<1日目>
1.オープニング
(1) 研修の目的と概要説明
(2) 参加者の自己紹介と期待の共有
2.ChatGPTの使い方
(1) ChatGPTとは何か、基本的な機能と活用方法
(2) 実習: 実際にChatGPTを使用して質問を投げかけたり、簡単な分析のサポートを依頼
(3) Q&A: ChatGPTの活用例や注意点の共有(コンプライアンスを含む)
3.基本統計量の理解
(1) 平均、中央値、標準偏差、分散の説明
(2) 正規分布の概念とP値の意味を解説
(3) 実習: Excelでの基本統計量の計算方法
4.データの見える化
(1) データの視覚化の重要性と用途
(2) 箱ひげ図、ヒストグラム、パレート図の説明と用途
(3) 実習: Excelでのグラフ作成とデータの視覚化
5.T検定の理論と実践
(1) T検定の基本概念、用途、仮説検定のプロセス
(2) 実習: ExcelでのT検定の計算方法(2サンプルの比較)
(3) 生成AIサポート: 結果の解釈や異なるケースでの適用方法を確認
6.ディスカッションとQ&A
(1) 1日目の内容に関する質疑応答
(2) 学んだ内容の復習と次回の概要説明
<2日目>
7.オープニング
(1) 前日の内容の復習
(2) 2日目の目的と概要説明
8.カイ二乗検定の理論と実践
(1) カイ二乗検定の基本概念、独立性の検定
(2) 実習: Excelでのカイ二乗検定の計算
(3) 生成AIサポート: 検定結果の解釈と報告方法を学ぶ
9.回帰分析の理論と実践
(1) 回帰分析の基本概念、回帰係数の解釈、モデルの適合度
(2) 実習: Excelでの重回帰分析の実践
(3) 生成AIサポート: モデルの評価と改善点の分析
10.ロジスティック回帰分析の理論と実践
(1) ロジスティック回帰の基本概念、二項ロジスティック回帰モデルの説明
(2) 生成AIサポート: ケーススタディの結果解釈
11.参加者の事例を使ったデータ分析シミュレーション
(1) ダミーデータの生成
(2) 分析の実施
(3) 結果の発表と質疑応答
12.まとめとディスカッション
(1) 2日間の内容の振り返り
(2) 質疑応答と応用可能なスキルの確認
(3) 参加者のフィードバックと今後のアクションプランの共有
※進捗状況により変更となる場合があります。