日経クロストレンドで大好評の特集「文系マーケターのための統計入門」がセミナーになりました。日経クロストレンド特別講座「現場の課題をデータで解決する！統計基礎講座」では、法政大学経営学部の西川英彦教授が3回にわたって、マーケティングの実務に使える統計のテクニックを伝授。特集で何度も登場したフリーの統計分析ソフト「R（アール）」を使い、実戦的な統計知識の活用法が学べます。統計を学ぼうとして挫折した文系マーケターや、本格的に学ぶのは初めての方でも分かりやすく解説します。
実務に使える統計の知識を体得する3日間の集中講義
マーケティング施策を実施し、［売れた／売れなかった］［（なんとなく）顧客の嗜好が見えた］という結果を得るだけでは、手間やコストをかけた価値が半減してしまいます。そこで集めた貴重なデータを、企業内や部署内で今後も生かせる“共有資産”に変えるには、「仮説から検証に至るまでのプロセス」を数値を基に論理的に読み解くことが大切です。
そのためのスキルとして、現在、一人一人が「統計」の基礎を理解しておくことが求められています。統計と聞くと難しそうですが、基本的な知識を身に付けておけば、後は便利なフリーソフトを使って誰もが簡単に分析できます。
今回の「現場の課題をデータで解決する！統計基礎講座」では、数字や計算が苦手な方でも、データ分析に関する予備知識が無い方でも、「これだけは理解しておきたい」という統計の基本的な知識や用語について分かりやすく学べます。マーケティング分析に欠かせない統計の基本である「標準偏差」や「p値」に加え、マーケティング論文や調査で多く使われる「相関関係・無相関検定」をはじめ「カイ二乗（χ2）検定」や「t検定」、「回帰分析」など現場で使いやすい手法を基礎から学びます。
ご自身のパソコンをお持ちいただき、フリーの統計ソフト「R（アール）」を使った実習を通じて、具体的な課題分析を実務で使いこなせるようになることを目標としています。
【開催概要】
■セミナー名：
日経クロストレンド 特別講座
「現場の課題をデータで解決する！統計基礎講座」
■日時：
第1回：2022年11月28日（月）13：00～17：00（予定）
第2回：2022年12月5日（月）13：00～17：00（予定）
第3回：2022年12月12日（月）13：00～17：00（予定）
■会場：
日経BP（日経虎ノ門別館） 5階セミナールーム
■受講料：
15万円（税込み） 【日経クロストレンド読者特価】（1名）
16万5000円（税込み）【一般価格（日経クロストレンド年額プラン（6カ月）に同時申込）】（1名）
30人 ※最少開催人数（15名）に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
■主催：日経クロストレンド
※詳細と申し込みは、こちらをご覧ください。
◆プログラム 各日13時～17時00分（予定）
【第1回】現場の課題をデータで解決するには？
1日目は、最初に、現場の課題を解決するためのデータ調査・分析の全体像として、「探索的調査」と「検証的調査」という2つの調査や、2つ実施する意義を事例を通して解説します。その上で、現場でよくみる円グラフや棒グラフでの分析では、現場の問題を解決できないということを説明します。次に、データの概要を把握する上で基本となる「平均と標準偏差」を、お弁当の売上データをもとに欠品も過剰在庫もない仕入れ数を決めるという課題を通して、理解を深めます。最後に、フリーの統計ソフト「R（アール）」の基本的な使い方の説明からはじめ、実際にデータを使って「R」のミニ演習をします。
【第2回】データ間の関係を検証して、解決しよう
2日目は、2つのデータ間に関係があるかどうかを検証できる「無相関検定」「カイ二乗検定」という、明日からでも現場ですぐに使える2つの統計的手法を実際のデータを使った「R」のミニ演習を通して、身につけます。まず、「来店客数」「販売個数」「売上金額」「気温」など複数のデータがあったとき、その2つのデータの増減が互いに関係があるかどうかを統計的に検証する「無相関検定」を、SNSの投稿数という課題を通して理解します。次に、現場でよく使う「男女」と「購入の有無」などの「クロス集計表」をもとに、そのデータ間に関係があるかどうかを統計的に検証できる「カイ二乗検定」を、バナー広告のABテストという課題を通して学びます。
【第3回】データ間の差や因果関係を検証して、解決しよう
3日目は、データ間の差を検証できる「t検定」と、データ間に因果関係があるかどうかを検証できる「回帰分析」という、少し高度な2つの統計的手法を実際のデータを使った「R」のミニ演習を通して、身につけます。まず、プロモーションや営業施策の効果を調べるために、「前後の売上データ」あるいは「実施店/未実施店の売上データ」が統計的に意味がある差であるかどうかを検証できる「t検定」を、クーポン効果の検証という課題を通して学びます。次に、「気温」や「曜日」「天候」などの要因が「売上」という結果に与える影響（因果関係）を統計的に検証できる「回帰分析」を、お弁当の売上予測という課題を通して学びます。なお、回帰分析は売上予測にも利用できます。
法政大学 経営学部 教授