「要約」「予測」に分類し多変量解析を学び、演習によってデータ分析を実践していきます。 加えて、人工知能のリサーチ活用についてご紹介！
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カリフォルニア大学、経営学大学院博士課程修了。
経営戦略コンサルタント、大学教授
キリンUSA、電電公社（現NTT）などの海外戦略の経営戦略コンサルティングや、ミツカン、MBAプログラムなど市場展開に関するマーケティング・コンサルティング、再生可能エネルギーによる地域活性やスマートコミュニティ事業も行っている。
◆データソース、尺度、分布の考え方、代表的なツールの紹介など
◆要約の手法
・コレスポンデンス分析・因子分析・クラスター分析・相関分析等
◆予測の手法：回帰分析系・コンジョイント分析等
◆ローデータから分析から解釈とレポート作成までを演習
◆人工知能概論〜アンケートデータに対していかに人工知能を適用するか。
◆自然言語処理を用いたフリーアンサーの解析や外部ビッグデータとの連携を見据えたディープラーニングの活用。
