【2時間でサクッと学ぶ】マーケティング統計講座(推定・仮説検定編)

DX時代の必須スキル「統計学」を学んで、明日のマーケティング業務に活用。定量アンケート調査と広告ABテストを事例に推定と仮説検定を解説!

4.65 (12 reviews)
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Analytics & Automation
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【2時間でサクッと学ぶ】マーケティング統計講座(推定・仮説検定編)
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Sep 2022
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What you will learn

推測統計学の基礎(推定・仮説検定)

標本誤差をもとにした定量アンケート調査のサンプルサイズの決め方

仮説検定を用いた広告ABテストの結果の見方

記述統計学の基礎(平均値、中央値、標準偏差など)

Description

この講座は、統計学の基礎である推定と仮説検定についてマーケティング業務の中でよく登場する定量アンケート調査と広告ABテストを題材に学びます。具体的なケーススタディをもとに必要な統計学の知識を解説していくので、実務への活用をイメージしながら学ぶことができます。また、おまけとして、標準偏差などの記述統計学の基礎パートもあるので、ゼロから統計学について知識をつけていきたいという方にも受講いただける内容となっています。

Content

ケース:定量アンケート調査(標本誤差、区間推定)

紹介
導入ストーリー
標本誤差とは
【補足】調査会社のパネルにおける標本調査の説明に関しての補足
標本誤差早見表の見方
サンプルサイズを決める際の留意点
標本誤差の統計的背景(イントロ)
統計学の全体像
点推定と区間推定
標本比率の特性
母比率の区間推定
信頼度95%の意味

ケース:広告のABテスト(仮説検定)

導入ストーリー
仮説検定のビジネスにおける目的
仮説検定とは
STEP1:仮説を立案する(帰無仮説と対立仮説)
STEP2:判定基準を決める
STEP3:判定する
仮説検定の流れのまとめ
仮説検定の用語の補足(有意水準・棄却域・限界値・両側検定・片側検定)
検定統計量(標準化z値)
仮説検定の流れの再整理
2群の検定
2群の標本比率の差の検定

記述統計学の基礎

記述統計学イントロ
質的変数と量的変数
4つの尺度
離散変数と連続変数
その他の量的変数
度数分布
相対度数
累積度数
分位数
分位数2
代表値
偏差・分散・標準偏差
データの散らばりを表す方法
標準化

Reviews

Taisuke
October 17, 2023
統計学の本を何度か読んだことはあるものの、実務で活用できていないことを課題に感じていたので、この講座が役立ちました。導入ストーリーのケースを通して解説されていることと、小テストなどもあることで理解を深め、実務に使える知識になったと思います。

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5/2/2022
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8/14/2022
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