私は現在、テレマーケティング会社のデータ解析部門にて電話販売業務のレスポンスモデルの構築を行っています。部門では他にも入電予測、オペレーターの満足度調査など、各種の分析を行っており、他部門からデータ分析の依頼も多く持ち込まれます。業務では、報告書を書く際や人に説明する際に分析結果をどのような表現で説明したら適切かと迷うことがありました。

そこで、実施したことのない分析手法を学ぶこと、また実施したことのある手法についても基本からきちんと学び直し、理解を深めることを目的に『多変量解析実務講座』を受講しました。

本講座を受講して一番よかったことは、課題を添削していただくことで結果の解釈の仕方や表現が適切であるかを確認できた点です。

また、自分の解答と模範解答の差を確認することで、自分では気づかなかった点を発見することができ、分析結果の表現方法についても学ぶことができました。

受講して強く感じたことは、本当に理解するにはデータを触りながら、ひとつひとつの意味を考えていくことが欠かせないということです。実際のデータに当てはめ、ひとつひとつ意味をじっくり考えながら解析に取り組んでいくことで、理解を深めることができます。

現代は統計ソフトを活用すればひととおりの分析結果を出すことは可能です。しかし、その解釈や業務への適用方法、さらにはどの手法を適用すればよいかという判断力が求められていることを感じています。本講座で学んだことをもとに、ひとつひとつデータに当たり、さらに理解を深め、業務に活かしていきたいと思います。

私は予備校で教務を担当しています。今回、本講座を受講したことにより、多変量解析手法の基礎知識だけでなく、問題解決のための大きな道具を手に入れたと感じます。大学で履修した「統計」は、数式を学ぶことに重点を置いていて、部分的な知識の獲得にとどまっていた気がします。また、今まで職場では、物事の判断を経験や勘に頼ることが多く、無駄や誤った判断をくだすことも多々ありました。

私は本講座を学ぶにあたり「身近なところで利用できそうな事柄を見つけること」を意識しながら、学習を進めていきました。

例えば、ポアッソン分布を用いて一日あたりのウェブページからの資料請求数を予測したことです。資料請求のない日が続いた時に、それは資料請求をするウェブページの不具合が生じたからなのか、それとも資料請求がないのは十分起こりうることなのかという判断に役立ちました。また、過去の入学案内の請求者数と実際に入学した生徒の割合から、入学者数の予測に役立てました。さらに、模擬試験の結果に主成分分析を活用して生徒の成績と合否の可能性の関係を総合的に分析してみました。これらだけでなく、教材の発注時期、発注量、成績の管理、各種アンケートの調査方法や評価など、すぐにでも応用できそうな分野はまだまだあります。

テキストは事例が豊富なため、理解しやすく、仕事に適用できる項目も多々ありました。また、１か月ごとの報告課題の提出も大きな区切りと目標になり、継続して学習をすることができました。

高度な多変量解析の知識を身につけたことで、今後は自信をもって問題に向かうことができると思います。

私は医療機器メーカーで開発業務に携わっています。業務の中で、実験データの整理などにエクセルの統計関数を使ってはいたものの使い方に自信がなかったことや、医学論文の中に出てくる実験や生存率等のデータ集計の方法が理解できていないことから、統計の勉強が必要と感じていました。

そんな中、第一子出産のために産休育休をとり、育児にも慣れて時間もできたので、４か月という短期で学べる『多変量解析実務講座』を受講することにしました。 実際に学習を始めてみると、慣れない統計用語や数式の理解、エクセル関数の操作には思ったより集中力が必要で、子供が泣こうものなら何も頭に入りません。試行錯誤の結果、夫と子供よりも朝早く起きて静かな環境で学習するのがベストとわかりました。平日は毎日テキストを開くことを決め、１日30分から１時間、多いときで２時間程度学習しました。

学習中は課題の作成に難儀しましたが、添削された課題には講師の方から励ましのコメントがあり、それが家族やママ友以外と接点のない自分には大変嬉しく、頑張ろうという気になりました。また、学習開始から半年間の日程表をつくって壁に貼り、日々学習の進捗を意識することで、やり遂げることができました。

育児休暇中は仕事の勘が失われたり、業界の流れについていけなくなったりする不安もありましたが、通信教育をやりとげたことで、逆に自分に自信をつけることができました。時間がなければないなりにショートカットする術を体得でき、仕事の効率化にも役立っています。

私の職場では、肉用牛・乳用牛・豚・鶏などの家畜の生産能力の改良を行っています。 例えば、肉用牛なら高品質な牛肉を効率的に生産する能力の改良を行い、優秀な雌牛や種雄牛の生産をしています。このような家畜を直接農家に配布したり、民間の団体などに貸して雄の精液を供給します。

のんびりと草を食む牛などを見ていると、およそデータ解析とは無縁なものと思われるかもしれません。しかし、家畜は経済動物として人間に飼育されているものです。そして、業として成り立つためには経営の効率化はもちろんのこと、どのような形質を改良すれば市場における価値が高くなるかを把握していく必要があります。

また、家畜の改良に重要な形質が明らかになったら、その遺伝する力が強いかどうかを判断する必要があります。これについてもデータ解析を行うことにより、その形質における親の影響度合いを明らかにし、改良を進めるべきかどうかの判断基準にすることができます。

すなわち、家畜を飼育している農家や飼育する時期・飼料、更に遺伝子を受け継いでいる親にあたる家畜の影響を分析し、その結果から後代を残す家畜を選抜することに活用できます。

今後は、畜産の分野における様々な試験研究のデータ解析を行いたいと考えています。私の職場では、肉質の客観的評価法の開発を行っています。食肉の理化学特性を機械で計り、人が食べた時の食感による評価との関係を明らかにするために、データ解析を活用したいと考えています。