Excel×Pythonによる最強データ分析第４弾！

・単純な分析では捉えきれない、複雑な関係を分析したい
・高度な回帰分析モデルを実務に導入したいけれど、どう始めればいいか分からない
・機械学習のアルゴリズムは難しそうで敷居が高く感じている
・データ分析の精度を上げ、より確かな意思決定をしたい

ビジネス現場でより高精度な予測が求められる今、従来の単純な分析手法では対応しきれないケースが増えています。しかし、高度な機械学習技術は専門的で複雑というイメージから、導入に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。

そこで注目したいのが、Excel上でPythonプログラミングを実行できる「Python in Excel」機能です！特別な環境構築不要で、普段使い慣れたExcelから本格的な機械学習の実装が可能になります。プログラミング初心者の方でも、直感的な操作で高度な回帰分析モデルを構築できる環境が整いました。

第4弾では、前回までの内容からさらに進化し、実務で即活用できる高度な回帰分析手法を学びます。数学的な解説は最小限に抑え、実践で使える考え方に焦点を当てています。本講座で特に注目すべきは、複雑なデータ構造も柔軟に捉える「ランダムフォレスト」と「勾配ブースティング」という強力な分析手法です。Excel上で動く本格的な機械学習の力を、ぜひ体験してください！

※和からでは、Excel上でPythonを使用する機能「Python in Excel」でデータ分析を行うための講座を実施中です！

↓第1弾はこちら↓
ExcelとPythonの最強タッグ第１弾！Pythonで広がるExcelデータ分析講座

↓第2弾はこちら↓
ExcelとPythonの最強タッグ第２弾！プログラミング未経験から始める超本格的データ分析講座～回帰モデル編～

↓第3弾はこちら↓
ExcelとPythonの最強タッグ第３弾！Python in Excelで学ぶ実践機械学習

※本講座は、第1弾、第2弾、第3弾を受講していなくても問題なくご受講いただけます！

Python in Excelで実践する機械学習（回帰分析編）

売上予測、価格最適化、需要予測など、ビジネスにおける「数値の予測」は意思決定の重要な基盤となっています。

・来月の売上はどれくらいになるか？
・この商品の最適な価格設定は？
・今後の人材需要をどう予測すべきか？ ・
どの要因が売上に最も影響しているのか？

このような予測課題に対して、単純な回帰分析では捉えきれない複雑なパターンや関係性を見つけ出し、より精度の高い予測を可能にするのが機械学習の強みです。

通常、こうした高度な分析手法を実装するには専門的な知識と環境が必要ですが、Python in Excelを活用すれば、複雑なコードやプログラミング環境の構築なしで、ランダムフォレストや勾配ブースティングといった強力なの回帰分析手法も簡単に実装可能です。

本講座では、機械学習による回帰分析の基礎から応用まで、ExcelとPythonの相性を最大限に活かした実践的な分析手法を丁寧に解説します。モデルの評価方法や精度向上のテクニックなど、実務で役立つノウハウをお伝えします。

本講座で習得できる内容

・Excel上での高度な機械学習回帰モデルの構築方法
・scikit-learnを活用したランダムフォレストと勾配ブースティングの実装
・複雑な関係性も捉える高精度予測モデルの作り方
・機械学習モデルの評価方法と精度向上のための実践テクニック
・機械学習の結果をビジネス判断に活かすための考え方

本講座はこんな方におすすめ！

・より高精度な数値予測手法を身につけたいビジネスパーソン
・Excelは使えるけど、その限界を感じている方
・前回までの単純な回帰分析からステップアップしたい方
・機械学習に興味はあるが、難しそうで手を出せていない方
・データ分析の結果を意思決定に活かしたい管理職の方
プログラミング未経験でもOK！直感的に操作できるPython in Excelで始められます 。前回までの講座を受講していない方でも問題なく学べる内容です