1限目

＜1＞Rと機械学習の基礎と回帰分析

• 機械学習とは何か？
• Rとは何か？
• R Studioのインストールと利用前の設定
• Rの基本的な利用方法/Rを使った統計量とデータの把握

＜2＞回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測

• 単回帰分析
• 重回帰分析
• ロジスティック回帰分析

＜3＞演習課題１　ECのコンバージョン分析

2限目

＜1＞クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類

• クラスタリングの3つの手法
• 階層化クラスタリング
• 非階層化クラスタリングとk平均法
• モデルベースクラスタリング

＜2＞主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定

• 主成分分析とは？
• 因子分析

＜3＞アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める

• アソシエーション分析に使われるアソシエーション・ルールとは
• arulesによるアソシエーション分析

演習課題2　アソシエーション・ルールによるPOS分析

3限目

＜1＞サポートベクターマシンでクラス分類

• 線引きによるクラス分類
• カーネル法
• サポートベクターマシンによる機械学習

＜2＞アンサンブル学習と正則化―モデルの組み合わせと過学習の解決

• 過学習とは？
• 正則化
• アンサンブル学習

＜3＞演習課題3　購買頻度分析

4限目

＜1＞ニューラルネットワークとディープラーニング

• ニューラルネットとは？
• ディープラーニングとニューラルネットワークの手法

＜2＞授業の進捗によって、上記カリキュラムの説明補足

＜3＞全体：まとめ、質疑応答、課題のディスカッション

5限目

【特別講演1】
「国産「Ｒ」：＜Visual R Platform＞の機能・特徴の紹介

【特別講演2】
「Ｒ」を利用した業務改善例（＜Visual R Platform＞の導入事例講演）

厳しい競合下にある百貨店には，ID付POSデータという“宝”が眠っている．復活に向けての道筋をデータ分析で論考する

須山 憲之

文化学園大学

服装学部 ファッション社会学科 大学院 生活環境学研究科

教授

• 首都大学東京におけるマーケティングリサーチ教育
• 上智大学におけるインターナショナルマーケティング教育
• 専修大学大学院におけるマーケティング教育を担当

講師略歴抄訳

• グローバルマーケティングとカスタマーリレーションシップマネジメントの計量分析が専門
• 上智大学経済学部卒業、専修大学経済博士号取得、ロチェスター大学マーケティングMBA取得
• 大丸百貨店戦略マネージャー、楽天株式会社　マーチャンダイジング / クライアントマーケティング・マネージャー, COO(不動産、食品産業）兼マネージャー等
• 東南アジアを中心に10年以上の海外ビジネスキャリアを持つ
• 日本マーケティング学会、東南アジア研究学会（ファッションビジネス)、ハラル研究学会所属
• Gerson Lehrman Group(GLG)グループコンサルタント