＜本講座の背景と目的＞
様々なビジネス情報が電子化され、ビジネスデータはビッグデータとして蓄積されてきています。データ量が増えれば含まれる情報量は増える反面、情報量の多さ故にビジネスに有効な知見を導き出すのがかえって難しくなると言うジレンマも生じています。
本講義では、これら蓄積されるビジネスデータを分析する考え方と方法を学習し、それぞれの目的に応じて、データから有効なビジネス知見を得る方法を習得することを目的とします。
なお、全12回ということで、それぞれの手法の学習に用いる事例は限られます。そこで受講者はそれぞれの事例を各自の業務やテーマに置き換えて考えることが重要になります。レポートでは、学習した手法を各自のテーマにどう応用できるかを提出していただきます。

＜事前学習＞
事前に配布する資料「RとRStudioのインストールから基本的な使い方」を用いて、事前に各自の分析環境を準備してください（インストール方法については、参考映像の動画（#0）を受講してください）。Rの使いかたは、ビジネスデータ分析Ⅰにて学習していることを前提にしていますので、Rを初めて学習する人は、ビジネスデータ分析Ⅰを受講の上、本講を受講すること。

＜本講座で習得する内容＞
1 関係性のある要因を特定し構造を把握する力(ビジネスデータ分析Ⅰの復習＋応用)
　・因果関係の分析と仮説
　・仮説の検証
　・モデル分析によるビジネス構造の把握と予測
2 類似性からセグメンテーション、グルーピングをする力
　・分類手法とセグメンテーション
　・セグメントの評価とターゲティング
3 相関関係から次元を縮約する力
　・尺度開発
4 データマイニング手法により知見を掘り起こす力
　・アソシエーション分析によるルール抽出
　・決定木による結果系の発生構造の抽出