データ分析の基本と業務

1章　データ分析の概要

1-1 データ分析の概念とは
　そもそもデータ分析とは何か
1-2 データ分析システムの構成要素
　データ分析を実現する様々なIT技術

2章　データ分析の基礎知識

2-1 幾何平均
　企業の成長性を分析する
2-2 調和平均
　プログラム開発生産性を分析する
2-3 加重平均
　株式の期待収益率を分析する
2-4 度数分布とヒストグラム
　店舗来客数を分析する
2-5 分散と標準偏差
　生産リードタイムを分析する
2-6 正規分布と標準正規分布
　在庫の発注点を計算する

3章　相関と回帰分析

3-1 散布図とバブルチャート
　在庫の偏りを分析する
3-2 相関係数
　おすすめ商品を分析する
3-3 回帰分析
　価格弾力性を分析する
3-4 決定係数
　アンケート結果からリピート顧客を見つける

4章　時系列分析

4-1 Zチャート
　事業部別の売上傾向を分析する
4-2 ファンチャート
　伸び率の高い商品を分析する
4-3 指数平滑法
　在庫の需要を予測する
4-4 移動平均法
　将来有望な事業を見つける

5章　多次元分析

5-1 多次元分析
　売上見込みを確度の視点から分析する
5-2 RFM分析
　顧客をグループ化して分析する
5-3 セグメント別損益分析
　企業の業績を多角的に分析する

6章　シミュレーション

6-1 What-If分析
　損益分岐点をシミュレーションする
6-2 線形計画法
　売上を最大にする生産計画を立てる
6-3 主成分分析
　アンケートの回答を分類する

7章　データマイニング

7-1 データマイニングとは
　いろいろなアルゴリズム
7-2 アソシエーション・ルール
　同時に起こる現象を分析する
7-3 シーケンス
　次の行動を予測する
7-4 クラスター
　カテゴリを検出する
7-5 ディシジョンツリー
　主要な影響元を分析する

8章　ビジネスインテリジェンス

8-1 PDCAサイクルとBI
　フェーズで異なるBIの目的
8-2 PLANフェーズにおけるBI
　計画の根拠を得る
8-3 DOフェーズにおけるBI
　問題の兆候を発見する
8-4 CHECKフェーズにおけるBI
　問題の要因を検証する
8-5 ACTフェーズにおけるBI
　対処のヒントを得る
8-6 マーケティングミックスとBI
　アンケート分析からプロモーション効果測定まで

9章　データウエアハウス

9-1 データウエアハウスとは
　データウエアハウスのアーキテクチャ
9-2 データステージングエリア
　ETL処理を行うデータ領域
9-3 スタースキーマ
　データウエアハウスの標準スキーマ
9-4 多次元データベース
　OLAPツールの基盤データベース

10章　データ分析のこれから

10-1 ビッグデータとは
　より大量に、よりリアルタイムに
10-2 ビッグデータとBI
　人の手を介さず、自動化されるBI
10-3 Hadoop MapReduce
　ビッグデータを一括して高速処理する仕組み
10-4 CEP（複合イベント処理）
　ビッグデータをリアルタイムに処理する仕組み
10-5 ビッグデータとデータウエアハウス
　ビッグデータに対応する3つのアプローチ
10-6 NoSQLデータベース
　非リレーショナル型のデータベース
10-7 カラム型データベース
　カラム単位の格納方式で高速処理を実現
10-8 データウエアハウス・アプライアンス
　ハードウェアレベルでの高速化技術

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