Course
リテールAI検定 技能実践検定（シルバーランク）
対象者
・リテール業界での AI 活用 / ID-POS 分析について興味のある方（初心者でも安心のカリキュラム） ・リテール業界で働かれている方（小売業、製造業、流通業、データ分析企業 など） ・小売業の商品販売戦略に携わっている方（商品部、マーケティング部 など）
Value
研修の特徴
ID-POS の実データを用いて、データ活用方法から学習します。実践力を身につけながら学習を進め、現場で使えるスキルを習得します。また、講義後 1 ヶ月間の演習期間を設けており、学んだ知識を実際に活用できる内容となっています。
Goal
研修の到達点
・AI を活用した棚割りや販促戦略の提案ができる状態 ・データから課題や原因の発見ができる状態 ・データ分析結果を報告するための簡易のレポーティングができる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪ イントロダクション ・リテール AI 検定の概要 ・リテール業界で用いられる AI ▪ データの構造化 SQL の復習 ・データ読み込み、集計、可視化 ・データの条件抽出 ▪演習： データから課題を発見する ・顧客 / 店舗 / 時間帯ごとのデータ比較 ・売上を向上させるための課題発見 ▪ 統計モデルによる分析 併売率から商品を分析する ・アソシエーション分析（信頼度、リフト値） ▪ 分析結果の検証・解釈 ・データ分析結果から施策を考案する ▪データの関連性を分析する ・相関係数と重回帰分析 |
| 2 日目 | ▪需要予測モデルの構築 ① ・機械学習モデルの活用時の注意点 ・入力変数と目的変数の選定 ・特徴量エンジニアリング ▪需要予測モデルの構築 ② ・決定木 ・Light GBM 統計モデルによる分析 ・データの準備 ・モデルの作成、検証 ・ハイパーパラメータの調整 ▪探索的データ分析 データからグループを発見 ・クラスタリング (k-means) ▪演習 クラスタリングの活用 ・クラスタリングで作成されたグループの分析 ▪統計モデルによる分析 協調フィルタリング ・協調フィルタリングの活用法 ・協調フィルタリングの概要 ・協調フィルタリングの実装の流れ |
| 3 日目 | ▪ 結果の検証・解釈 ・ 協調フィルタリング ・予測結果の検証（データの集計） ・予測結果の活用方法 ▪ 演習 協調フィルタリングの活用 • 課題の設定 • モデル作成 • 予測値の活用方法の考案 ▪総演習 • 演習内容の説明 • 学んだ手法を活用し、データ分析を実践 ▪ 発表 • 演習内容の発表 |
Q&A
よくある質問
Q
プログラミング・機械学習未経験でも受講できますか？A
未経験者でもわかる予習動画がございます。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。
Q
請求書は受講前に発行できますか？A
はい、可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。
Q
セミナー中止の可能性はありますか？A
最少催行人数は 5 名です。セミナー開始日の 2 週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。
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