ビッグデータ時代と呼ばれる現在、ビジネスにおいて様々なデータを分析し、客観的な判断を行うデータサイエンスの重要性が高まっています。
　この研修では、データサイエンスの実践に必要となる統計学の基礎知識を学びます。ビジネスにおけるデータ分析や統計学の役割を理解した後、1集団の傾向を分析するための基本統計量、2異なるデータ間の関係を分析したり、その関係に基づいて予測するための統計手法、3分析結果を理解するための可視化、4ビジネス現場での実務応用、とりわけ品質管理への応用について学びます。
　統計学は確率論をはじめとする数学的な理論に基づいていますが、本研修では統計学の理論的な側面よりも、統計分析手法の使い方や分析結果の直感的な意味の理解を重視します。

また、Excelを多用した演習を盛り込み、手を動かす分析を経験することで理解を深めます。

1. ビジネスにおけるデータ分析や統計学の役割
   1. データと社会、データ分析に関するエピソード
   2. 企業活動とデータ
   3. データ分析による問題解決
2. 集団の傾向を知るための基本統計量と可視化
   1. 統計学とは
   2. 基本統計量
      1. 平均
         • 算術平均
         • 加重平均
         • 幾何平均
         • 調和平均
      2. 中央値と最頻値
      3. ばらつきを表す指標
         • 偏差
         • 分散
         • 標準偏差
         • 変動係数
   3. データの種類
      1. 質的変数
         • 名義尺度
         • 順序尺度
      2. 量的変数
         • 間隔尺度
         • 比例尺度
   4. データの可視化
3. データ間の関係を分析し、予測する分析手法
   1. 散布図
   2. 相関分析
   3. 単回帰分析
   4. 重回帰分析
   5. 時系列分析
4. 品質管理への応用
   1. 品質管理における統計分析
   2. 管理図
      1. 計量値 (重量や強度等の連続値) の管理図
      2. 計数値 (欠陥数や欠陥率等の離散値または割合) の管理図
5. さらなる学びに向けて
   1. 記述統計学と推測統計学
   2. 様々な統計分析手法
   3. 書籍ガイド