ネットワークが接続されていません
h-n
2019/05/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析のtとかpの意味をもう少し詳しく知りたい。

kami5
2019/05/18
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

まだまだ腑に落ちていない。

poron
2019/06/14
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

だんだん難しくなってきた。

masa926
2019/09/21
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

漠然と考えのではなく数値化し、グラフ化することで分析できることを知った。

yasuteru
2019/09/14
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

製品分析値の変動理由を調べるのに役に立つと思われる。

j_ooo
2019/09/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析の内容を理解しました。

yusuke0507
2019/09/10
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

日常業務に活かすにはまだ非常に訓練が必要だと痛感した。

suama_1009
2019/09/07
広告・マスコミ・エンターテインメント 人事・労務・法務 一般社員

excelの使い方があったので、復習しながら覚えていきたいと思います

okada_0520
2019/09/03
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

目的変数、説明変数がまだしっくりと理解できていかなと思います。復習要

shigetama
2019/09/02
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を用いることで説明変数、目的変数の関係を確認することができる。相関は決定係数の値により確認することができる。
売上予測をする場合に売りたいもの(目的変数)とそれに影響を与える要因(説明変数)を分析することが可能であり、有効な分析ツールである。

cocoro830
2019/09/02
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

製品設計にも役立つと思うのでぜひ活用していきたい

bintang
2019/08/31
メーカー マーケティング 部長・ディレクター

散布図と合わせて、単回帰分析を業務のどこかで使えないか、意識しておきたい。

suzupower
2019/08/30
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 経営者・役員

活用方法はたくさんあると思うが、まだ数式に対して理解できないので経験値が必要だと思う。

k-wat
2019/08/30
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析によって漠然と感じていた異なる要素間の関係性を数値化する事ができる。

tomo-75119
2019/08/29
医薬・医療・バイオ・メディカル 経営・経営企画 部長・ディレクター

是非、今後の分析に使ってみたいです。

nori2029
2019/08/28
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

グラフ作成の説明もあったので、実際に作って分析してみようと思った。

miho1967
2019/08/26
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

直感的に理解できることを説明するくらいにしか使ったことがないので、もっと使いこなしたいです。

tataran
2019/08/23
インフラ・公共・その他 販売・サービス・事務 一般社員

簡単ではあるがエクセルの使い方の紹介もあってよかった

h7
2019/08/18
商社・流通・小売・サービス クリエイティブ 一般社員

この内容だけでは外れ値を処理せずに、信頼度低めのとんでもない予測値を出しそう。誤った予測から大量に仕入れて大きな損害となる可能性もあります。説明を追加してはいかがでしょうか?

tomoyuki-1974
2019/08/17
メーカー 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を行うことで正確な予測ができることを学んだ。今後は客観的かつより精度の高い予測の用いたい。

satou1227
2019/08/17
医薬・医療・バイオ・メディカル クリエイティブ 一般社員

あまり分析したことがないので試します。

s032862-kiku
2019/08/16
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際に活用したことがないので、実地で検証したいと思う。

nemika2014
2019/08/16
商社・流通・小売・サービス 専門職 部長・ディレクター

回帰分析を学ぶことで判断の正確性を上げることが可能となった
重回帰分析をこなすにはスキルを磨かないと活用できなさそう。
今回もなんども見直したが、実際の分析の段には再視聴が必要だろう

doppon4510
2019/08/14
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

数式は、実際入力してみないとイメージができない。

rururu15
2019/08/14
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

数学が苦手なものへとって数式があるだけで蕁麻疹がでる

taco-100
2019/08/13
金融・不動産・建設 クリエイティブ 一般社員

重回帰分析の計算、係数が理解難

bibizu19711217
2019/08/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

単回帰分析、重回帰分析それぞれについて、具体的な判断基準などが紹介されており、実際に活用するときに役立った。

hide_0024
2019/08/10
IT・インターネット・ゲーム・通信 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析の概要は理解できたが、使いこなせるまでは理解できていない。
第三者に説明をしても、今のレベルでは「分析結果がこうだから」としか言えない気がする。

bemw1129
2019/08/09
商社・流通・小売・サービス マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析を行うことで、気づいていない関係性を見つけ出すことができる。。。
ということを、「しっかりやってみる」ことが必要だ。
たとえば、きっかけ×営業マン×年次×デザイナーなどで、
受注率の高低などを予測可能になるかも。。

kenta1116
2019/08/09
IT・インターネット・ゲーム・通信 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析の説明やケーススタディをもう少し詳細に記載してほしい。
ただ、内容的には非常に有用的なものである。

glemass
2019/08/06
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析は今回の内容では理解出来なかった。

ya123ask
2019/08/04
広告・マスコミ・エンターテインメント マーケティング 一般社員

回帰分析は打ち手を考える第一歩なので、重要。ただやみくもに分析するのではなく、きちんと仮説をもつ(想像力を最初に働かせて)ことで、価値のあるデータ分析が可能だと思う。

maru1024
2019/08/01
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析による戦略の重要性を認識しました。

sailingteam
2019/08/01
メーカー 人事・労務・法務 一般社員

何とか一発でクリアーしました。
R2、T、Pといろいろあります。

gota
2019/07/30
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

変数の関係性を見ていくことが将来の予測に役立つことは理解しているつもりだが、目的変数、説明変数、決定変数やt値、p値などなかなか腹落ちしない。要復習。

bta6033
2019/07/28
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 課長・主任・係長・マネージャ

売り上げUPと実際の行動や事象が、数値的にどう関連しているのを
見出すことができるのが良い。

leoleo
2019/07/27
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

数式自体は難しく無いが、何か分からない

kirao
2019/07/25
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

算式の係数算出についてがポイントである点が理解できた。

takumatsumo
2019/07/24
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

この内容は難しく、未だにきちんと理解できない。

m-arai
2019/07/24
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

重回帰分析の説明がかなり省略している。
分散分析の説明が必要と考える。

akiakiaki
2019/07/22
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析と回帰分析の違い、まだまだ理解ができていない。

tera_tera
2019/07/15
メーカー 営業 一般社員

重回帰分析!おもしろい!会社のソフトの有効性を実感!

red_pine
2019/07/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 メーカー技術・研究・開発 一般社員

業務ですぐに実践で使えるイメージを得ることができなかった。身近なデータにあてはめて試してみることからはじめてみようと思う。

aihara01
2019/07/13
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

関係性があると思われる事象を確認するのに、どんどん試していきたい。

nakatani_1123
2019/07/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 部長・ディレクター

重回帰分析の解説で理解できない部分が多かった。R2、t、Pがよくわかりません。

ke_20190513
2019/07/12
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

EXCELで回帰分析が出来ることを知らなかった。今後活用してみようと思った。

hiroyoshi_tanji
2019/07/11
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

統計学の復習にとても役立つと思います。

heaven_777
2019/07/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

手段として普段使っていたが、意味を深く理解せずに使っていたことに気づいた。

flaflaflower
2019/07/10
メーカー その他 課長・主任・係長・マネージャ

普段の業務でよく使います。重回帰分析は説明変数同士の相関性が高いと意味がないのであまり使用しない。怪しい変数が多くて困った場合に当たりをつける程度で利用しますが、正式な報告の場面では使わないです。

yasyas
2019/07/10
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

復習して理解深めます。

n-mtmy
2019/07/10
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

慣れない言葉が多くて理解に苦労した

katope_39
2019/07/10
コンサルティング・専門サービス 経理・財務 課長・主任・係長・マネージャ

説明変数を見つけるのはそう簡単ではない。
しかし、「とりあえず」調べるように意識していくしかない。

サンプルが多いものは「とりあえず」回帰分析するというクセをつけて
見落としがないように気をつけたい。

dai_84
2019/07/09
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

統計学の一部をここまでコンパクトにかつ簡易に表現しているものは珍しく、状によいコンテンツだと感じました。

yoyo
2019/07/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

変数を見つけるのが難しいが、考え方として押さえておくべきと感じました。

fumufumu2626
2019/07/07
メーカー コンサルタント 一般社員

マルチコリレーションへの配慮の必要性に触れても良いと感じた

1978_satoh_mot
2019/07/07
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

何を変数として置くのかが重要

akira-pana1995
2019/07/07
メーカー マーケティング 一般社員

tやpによる分析の確からしさの確認というのは知らなかった

okai_2018
2019/07/06
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

来店者を増やすために、変数を洗い出して、回帰分析してみると、有効な施策を打ち出せるかもしれない。

iyo
2019/07/06
金融・不動産・建設 人事・労務・法務 一般社員

Excelでも散布図→式にすることで簡単に数値化可能

yusuke_
2019/07/05
コンサルティング・専門サービス 専門職 一般社員

重回帰分析のやり方をより詳しくやりたい

yasshi
2019/07/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

よい復習となりました。

ryo_0520
2019/07/04
メーカー 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

販売予測資料として回帰分析を試してみたい。

user-bc6ab6a4c9
2019/07/02
メーカー 人事・労務・法務 課長・主任・係長・マネージャ

ptrがwaがわかりませんnaa

haluca
2019/06/30
コンサルティング・専門サービス 人事・労務・法務 一般社員

やってみないと身につかない

nori-2019
2019/06/29
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

変数間の関係を見ることは、問題解決の打ち手を決めるのに役立つ。

jetstream0714
2019/06/27
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析で関係性を明確にすることで説明の信頼度を上げる事ができる。

u-kan
2019/06/25
広告・マスコミ・エンターテインメント IT・WEB・エンジニア 一般社員

どんどん難しくなってきた統計学

1110hsn
2019/06/22
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

説明変数が何であるかを見極める事が重要

gyouda
2019/06/22
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 部長・ディレクター

重回帰分析による予測を実践で活用する。定量的に仮説検証出来る。

yae
2019/06/21
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務で、じっくりと分析してみたい

ogiogio321
2019/06/19
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

tやP、R2乗の出し方の説明をもう少し詳しくしてほしい

shota-17027
2019/06/19
商社・流通・小売・サービス 営業 一般社員

様々な説明変数による回帰分析を試すことで、説明変数と目的変数の予期しない関係性を示せる為実用して行きたいと思う

draemon
2019/06/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

名称は知っていたが、今回の説明で初めて理解した。

maru80
2019/06/18
商社・流通・小売・サービス 経営・経営企画 一般社員

回帰分析をする際には、過去のデータ(サンプルデータ)に異常値が含まれていないかを確認することも必要。

yukiko0341
2019/06/17
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析の概要を理解でき、仕事に活かしてみたい

meisan
2019/06/16
メーカー IT・WEB・エンジニア 一般社員

わかりやすかった。

m1111
2019/06/16
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

回帰分析をこれからの予測式として活用します

akko-1957
2019/06/16
商社・流通・小売・サービス その他 一般社員

回帰分析の仕方、考え方を学べたことが大変良かったです。

akiokun104
2019/06/16
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析で、将来の販売個数を予測できることがわかりましたが、その前提となる留意点(tとかp)の意味を習得することが必要。

kotaku3524
2019/06/15
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

基本的考えを持つことは重要

hidetane
2019/06/13
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

...............

02110310
2019/06/12
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

重相関についても学べました。

yosuda29
2019/06/12
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析
再度動画、自身で使用し理解を深める。

akkiyn
2019/06/11
金融・不動産・建設 その他 一般社員

回帰分析の大枠については理解できた。
詳細な分析方法やエクセルの使い方について知りたい。

kawa0531
2019/06/09
商社・流通・小売・サービス 金融・不動産 関連職 課長・主任・係長・マネージャ

天気も晴れとそれ以外であると微妙にずれて行きそうと感じた。

ayacchi
2019/06/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

旧版に比べ新版は分かりやすい。実際の業務で活用したい。

fk
2019/06/09
金融・不動産・建設 その他 一般社員

回帰分析を実際で活用していきたい。

bayan
2019/06/09
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

エクセルでの散布図の作り方を教えてもらえ参考になったが、有効な関係性を見つけるには経験が必要になると感じた。

oninionini
2019/06/09
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

せんもんてきですが、実践的な場面で使えるようになりたいです。

na-ha
2019/06/09
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

相関関数と、回帰分析が混在しがちの為、どちらを、どの場面で用いるかを復習します。

hacco
2019/06/08
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析は代理店の分析に使える
立地、個性、他要員

katsu330
2019/06/08
医薬・医療・バイオ・メディカル マーケティング 部長・ディレクター

回帰分析の仕組みを知らなかったので、その内容をもっと見ることで施策の精度も上がると思った。

sugi0602
2019/06/07
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

何となく意味はわかったが、使いこなすにはまだまだスキルが必要。

karinto-9
2019/06/07
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

回帰分析の方法が具体的にわかりやすく説明してあり良くわかりました。

tsuruga-1016
2019/06/06
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

旧版も新版も難しい…

rei_1986
2019/06/05
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析は説明変数2つ以上の場合に用いるもの。ただその説明変数と設定する因子は複数回分析を行って絞っていく事が必要と予想。頭の中に馴染むように練習問題等あるといい。重回帰分析による表の作り方は今のところ不明。

mits03
2019/06/05
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 一般社員

基本事項の復習になります。

m_sekiya
2019/06/04
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

旧バージョンよりは、分かり易くなっているが、係数、t値、p値の意味がまだ今一つ分からない。どういった計算式なのか分かった方が分かり易いかも。

chokoma
2019/06/04
医薬・医療・バイオ・メディカル メーカー技術・研究・開発 一般社員

売上げに関係するプロセスを解明するのに役立てたい

hiroya14
2019/06/04
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

重回帰分析のやりかたの説明がなく、t値やp値、r2の求め方がわからない。

tanagon
2019/06/04
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

理解するのはまだまだ

momoi_1523
2019/06/03
広告・マスコミ・エンターテインメント コンサルタント 課長・主任・係長・マネージャ

仮説を立証するための分析方法

hirotopia2019
2019/06/02
インフラ・公共・その他 その他 課長・主任・係長・マネージャ

少し難しいが回帰分析を行う事によって、いろんな状況の変化に対応した予測が行える事で作業予測やトラブル予測など幅広く使えそうです。

unoki672
2019/06/02
インフラ・公共・その他 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

何度も繰り返し学習して身に着けます

mi_s
2019/05/31
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析のtやpの求め方が詳しく説明されていると良かったのですが・・・。

shota0607
2019/05/30
インフラ・公共・その他 その他 一般社員

内容が比較的難しいと感じた

wakarang4325
2019/05/30
金融・不動産・建設 営業 一般社員

P値について、5%未満の場合、説明変数として使用できると認識していたが、10%未満でも使用できることを初めて知った。

spring-winter
2019/05/30
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

単回帰分析は理解できましたが、重回帰分析は少々難しいです。
エクセルを使って回帰分析をしてみます。

user-9e023d3c97
2019/05/29
商社・流通・小売・サービス 資材・購買・物流 一般社員

漠然と考えるのではなく、データに基づき行動していくことの必要性を改めて感じた。

k_kurosawa
2019/05/29
メーカー 経理・財務 部長・ディレクター

概念は理解できたが、実際に使ってみたことがないので体得した感じはしない。実務で定量分析してみる価値があると感じた。

hiro1234
2019/05/28
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

販売予測のたて方の参考になった。

satoshi1126
2019/05/27
メーカー 営業 一般社員

回帰分析というものがどういったものかは理解できた。
コースの説明1回だけでは なかなか身につかない。まずはコースの内容を何度も学習し、いろいろなデータでトライしてみたい。

izumi-6024
2019/05/27
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

実際の業務に役立てて行きたい。

takahata-n
2019/05/27
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 部長・ディレクター

旧版もみてみるべきか?

kj062002
2019/05/27
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析よく理解できました。

taka-tin
2019/05/25
メーカー 資材・購買・物流 一般社員

重回帰分析の結果がいきなり出てくるが、出し方がわからない。
tやpに気をつけろと言われても、そもそも値を計算できなくては...
もう少し詳しく説明して欲しい。

yamato2016
2019/05/24
コンサルティング・専門サービス コンサルタント 一般社員

回帰分析もエクセルを使用して分析が
できるようなので、操作内容を確認して、
実行してみたい。

yoktakh
2019/05/23
医薬・医療・バイオ・メディカル 営業 一般社員

前回の回帰分析の説明よりわかりやすい内容になっていました。
回帰分析、重回帰分析を使って、因果関係を知り、予測値を出すことができるので、ぜひ実際の業務にも役立てたい。Excelの具体的な使い方も説明されていてわかりやすかった。

sekine-1234
2019/05/23
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

概ね理解できました。

tomo34
2019/05/23
IT・インターネット・ゲーム・通信 その他 一般社員

回帰分析を用いるにあたり、
不適な説明変数を判断するための基準がよく分かった。

nowisme
2019/05/23
メーカー 資材・購買・物流 課長・主任・係長・マネージャ

一歩一歩確実にカリキュラムをこなす。

yuta16n
2019/05/22
商社・流通・小売・サービス 販売・サービス・事務 課長・主任・係長・マネージャ

・t検定 |t|≧2⇒信頼性あり
・P値 0.1以下⇒有意味
・切片(b) 説明変数に左右されない数値

y-shio
2019/05/22
商社・流通・小売・サービス その他 部長・ディレクター

重回帰分析と単回帰分析との違いが、いまいち理解できず
再度、見直します。

jet1104
2019/05/22
メーカー 人事・労務・法務 経営者・役員

基本的な事項の復習理解に役立った。

megumi_0314
2019/05/22
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

身近な例で説明されていて理解しやすかった。

kuni0418
2019/05/22
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析について理解できた

ytty
2019/05/21
金融・不動産・建設 その他 課長・主任・係長・マネージャ

相関分析との違いがよくわかりませんでした。

oba-ken
2019/05/21
商社・流通・小売・サービス 営業 課長・主任・係長・マネージャ

販売予測や施策効果を確認するうえで回帰分析は重要と感じ、活用することで今までよりも精度を高めることが出来ると理解しました。実践します。

tomo_ki
2019/05/21
金融・不動産・建設 金融・不動産 関連職 一般社員

回帰分析は、過去の関係性から将来を予測できる手法。関係性がある係数を頭出しする必要がある(アイスの販売個数/気温や天気等)。

traveler-d
2019/05/21
金融・不動産・建設 営業 課長・主任・係長・マネージャ

現在の業務に置き換えた場合、様々な種類のデータを集めるのがまず大変だと感じた。

jiza
2019/05/20
メーカー IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

実業務にすぐに役立てるので、前提条件を整理して活用したい。

aki_4442
2019/05/19
メーカー 営業 部長・ディレクター

R値は説得題材として活用したいと思います。

user-42030229fc
2019/05/18
コンサルティング・専門サービス 販売・サービス・事務 一般社員

例が具体的で非常にわかりやすい。

meno
2019/05/18
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

重回帰分析が少しわかりました

shibu
2019/05/17
金融・不動産・建設 経営・経営企画 課長・主任・係長・マネージャ

数値化することで、説得力が増すことが理解できた。

a_eye
2019/05/17
医薬・医療・バイオ・メディカル その他 課長・主任・係長・マネージャ

分かりやすい講義でした。

dm
2019/05/15
広告・マスコミ・エンターテインメント 経理・財務 部長・ディレクター

相関関係と近いタイミングで受講した方がいい。

ryutaro1108
2019/05/15
IT・インターネット・ゲーム・通信 IT・WEB・エンジニア 課長・主任・係長・マネージャ

それぞれの変数の有効性も回帰分析によって数値で表されることを知った。活用したい。

usk_af
2019/05/15
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

有効な要素を見出すのが難しいが、販売予測分析として活用してみたい。

tokiyo
2019/05/15
金融・不動産・建設 販売・サービス・事務 一般社員

重回帰分析はやったことがないので機会があれば試してみたいです

y_shimoda
2019/05/14
金融・不動産・建設 マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

回帰分析は将来を予測するという点で面白い。ただ、そのデータを準備することがなかなか大変だと思う。しかし、何らかの業務に活かしてみたい。

s-endo
2019/05/12
インフラ・公共・その他 メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

特にコメントはありません。

bibizu1217
2019/05/12
メーカー メーカー技術・研究・開発 課長・主任・係長・マネージャ

重回帰分析について、詳細な解説があり分かりやすかった。

tanaka-tanaka
2019/05/11
金融・不動産・建設 IT・WEB・エンジニア 一般社員

わかりやすかったです。

runnerh
2019/05/11
メーカー メーカー技術・研究・開発 一般社員

表計算ソフトを使用して実行するのは容易なので、業務の中でも実践してみたい。

gangster
2019/05/11
広告・マスコミ・エンターテインメント 営業 一般社員

定量的な説明に必須の知識

tadashi123
2019/05/10
メーカー 営業 一般社員

なにを説明変数にすることを検討するのも頭をひねる必要がありそうですが、
大変参考になりました。

pyonchan
2019/05/09
メーカー マーケティング 課長・主任・係長・マネージャ

相関性を求めることのヒントを得た。講座にあるように、実際の例で有効な変数を見つけるには、練習が必要である

4mh
2019/05/09
コンサルティング・専門サービス 営業 一般社員

旧版よりわかりやすくなった!

tadashi2178
2019/05/09
コンサルティング・専門サービス 専門職 経営者・役員

回帰分析を使用する機会は、現在のところ仕事上ありませんが、内容を理解しておくことで、今後あり得る機会のために使用できるだけの学習と準備をしたいと思います。

sekou_mori
2019/05/09
メーカー メーカー技術・研究・開発 部長・ディレクター

要件定義をしっかり行ってから分析を始めることを忘れないようにする。変数(関係要素)をどれだけ見つけられるか、も大切。属性を良く見極めないと分析が二度手間になりそう。