まず、ビジネスアナリティクスの基本的な考え方について説明します。ビジネスアナリティクスは、企業が持つデータを活用してビジネス上の課題を解決するための手法です。このコースでは、データ収集、データの前処理、データの可視化、統計解析、機械学習、予測モデリングなど、ビジネスアナリティクスの各段階について学ぶことができます。
原因分析において重要な手法として、データの可視化があります。データを視覚的に表現することで、問題の原因を特定する上での洞察を得ることができます。例えば、売上データをグラフ化することで、特定の期間や地域での売上の変動を把握することができます。また、データのクラスタリングや相関分析を行うことで、問題の要因を特定することもできます。
さらに、統計解析や機械学習を用いた原因分析の手法もあります。例えば、回帰分析を用いて特定の要因がビジネスの成果にどのような影響を与えるかを調べることができます。また、決定木やランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムを使用して、要因の重要性を評価することもできます。
コード例を使って実際のデータ分析手法を理解することも重要です。IBMのビジネスアナリティクスコースでは、PythonやRなどのプログラミング言語を使用して、実際のビジネスデータを分析する方法を学ぶことができます。例えば、Pythonのパンダスライブラリを使用してデータの前処理や可視化を行ったり、機械学習ライブラリであるscikit-learnを使用して予測モデルを構築する方法を学ぶことができます。