因子分析・主成分分析・クラスター分析・重回帰…。アンケートや売上データを深く読むには多変量解析が力になりますが、「手法の使い分けが分からない」「ソフトの出力を解釈できない」でつまずく方がとても多い分野です。和からは大人専門の統計教室。あなたのデータと目的に合わせて、手法の選び方から結果の解釈・報告まで、統計のプロがマンツーマンで指導します。
分析したいデータと目的をお聞きし、概算の学習プランを整理します。しつこい勧誘は一切ありません。
名前は似ているのに目的が違う。自分の分析にどの手法が合うのか、判断の軸がない。
実行はできたが、数字の意味と「どこまで言ってよいか」が分からず、報告書に書けない。
行列や固有値が出てきた時点で挫折。実務に必要な水準で、意味から理解したい。
多変量解析は手法のカタログを覚える分野ではありません。「何を知りたいか」と「データの性質」から逆算して手法を選ぶのが本筋です。
和からは統計のプロ集団として、あなたの実データ（アンケート・顧客・売上など）を教材に、手法の選び方→実行→解釈→報告までを順を追って指導します。数式は必要な水準に絞り、「なぜその手法か」を意味から解説します。
最初に現在地と目標・ご希望の期限を確認し、あなた専用の学習計画を設計します。必要なら中学・高校数学まで遡って補強。お手持ちのテキストや資料も、そのまま教材にできます。
数理学博士、実務のデータ分析経験者など、統計を「使ってきた」プロが指導。手順の暗記ではなく理由から解説するので、初見の問題に対応できる力がつきます。
週1回の定期受講から短期集中まで、仕事のペースに合わせて設計。オンラインで全国対応。お手持ちのアンケート・売上データを教材に、目的に合わせて設計できます。
分析の目的に合わせて設計します。
主成分分析は変数を少数の成分に要約し、因子分析は背後にある共通因子を検討します。目的の違いをふまえた使い分けから解釈まで。
顧客・商品を似た特徴ごとに分類する。距離の考え方、クラスター数の決め方、グループの特徴整理（ペルソナの検討）まで。
売上などの数値との関連を確かめ、予測に活かす。係数の読み方、多重共線性などの落とし穴も含めて。
目的はさまざまでも、つまずくところは似ています。
単純集計とクロスまでは出せたが、因子分析で構造まで読みたい。手法選びから伴走してほしい。
経験ベースで決めていた顧客像に、クラスター分析での分類を加えたい。結果をどう施策に落とすかまで相談したい。
ソフトで実行はできるが解釈に自信がない。統計の意味から固め直したい。
「知りたいこと」から手法を選びます。
| 知りたいこと | 主な手法 | 例 |
|---|---|---|
| 多くの変数を少数の軸に | 主成分分析 | 総合力スコアづくり |
| 背後にある共通因子 | 因子分析 | 満足度アンケートの構造 |
| 似たもの同士に分ける | クラスター分析 | 顧客セグメント |
| 数値との関連を調べ、予測したい | 重回帰分析 | 売上と各変数の関連・予測 |
| 起きる/起きないを予測 | ロジスティック回帰 | 成約・離脱の予測 |
※実際の手法選択はデータの性質（尺度・サンプルサイズ等）にも依存します。無料相談でデータの概要をお聞かせください。なお、回帰分析の結果だけで因果（原因と結果）を断定することはできません。
多変量解析を、あなたのペースで。必要なときだけの月1回から、半年かけてじっくりまで、続け方から選べます。
1回50分・月1回ペース（都度）
まずは月1回から。毎月のリズムが学習の習慣になり、モチベーションを保ちながら継続できます。
半年・月1回
月1で基礎から着実に。毎月のリズムが学習の習慣になり、ひとりでは続きにくい学びも、モチベーションを保ちながら継続できます。仕事と両立して土台をつくりたい方に。
半年・月4回でしっかり伴走
半年で一気に。基礎統計から多変量解析の実践まで、継続して身につけたい方に。
上記は「発展」区分の料金です。表示はすべて税込。別途、入会金22,000円（税込・初回のみ）を頂戴します。回数・期間はめやすで、現在地により前後します。結果を保証するものではありません。
現在地を確認したうえで、正確な回数と総額をお見積もりします。見積もりだけのご利用も歓迎です。
統計教室の個別指導と同じ、和からの実践派講師陣が担当します。
堀口 智之 先生
Horiguchi Tomoyuki
数学・データ・生成AIで「意思決定の質」を高める。経営者・管理職向けに、ChatGPT・Claude・Geminiを横断する『AI時代の判断力』を伝える和から代表。
綱島 佑介 先生
Tsunashima Yusuke
『ゼロからわかる！管理職のためのChatGPT実践大全』著者。文系出身ならではの目線で、生成AI・統計・データ分析を「現場で使える形」に翻訳する和から副社長。
岡崎 凌 先生
Okazaki Ryo
大阪大学基礎工学研究科修士、人工知能の画像認識モデル研究に従事。Excel・R・Python・機械学習・生成AIまで幅広く対応。年間約30社の企業研修を担当。
岡本 健太郎 先生
Okamoto Kentaro
九州大学にて数理学博士号取得。「統計超入門」の講座を長年担当し、難解な数理を直感的に理解できる指導に定評。著書『アートで魅せる数学の世界』（技術評論社）で日本数学会出版賞受賞。
30分の無料相談で、目標までの学習プランをご提案します。
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本講座は特定の成果を保証するものではありません。記載の製品名・サービス名は各社の商標または登録商標です。
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