リテールAI検定 技能実践検定

小売業の課題となるテーマをID-POS データを用いてデータ分析する手法を実践的に学ぶ研修。
アソシエーション分析、需要予測、多変量解析、レコメンド、グルーピングなど小売業に特化したスキルを習得できます。
【学習内容】
■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
■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
■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