IBM SPSS 製品を使った
統計コンテスト開催!
賞金70万円
その他応募特典として
先着で参加賞を進呈!
SPSS 論文・レポート部門
SPSS ビジネス活用部門
参加費無料

概要・募集要項

教育機関及び医療機関の皆様を対象に、基礎的・応用的研究における更なる学術的発展を奨励すること並びに、大量データが取り巻く現在のビジネス社会において、データ分析による業務効率の向上や業務改善を推進することを目的とし、IBM SPSS Statistics / Modeler等のAnalytics製品を活用した「SPSS Datathon 2017」を下記の通り開催いたします。

研究奨励賞復活2年目の今年は、より多くの方がチャレンジ頂ける機会をご用意いたしました。
募集対象部門に当てはまるテーマであれば、どなたでもご応募いただけます。皆様からのご応募を心よりお待ち申し上げております。

SPSS 論文・レポート部門 SPSS ビジネス活用部門
テーマ 問いません
論文やレポート、研究で、あなたの主張を支えるためにデータをどのように分析したのかをまとめ、ご応募ください。(学会などで発表する論文、自身で著作権を有する論文で過去の論文の引用や再分析したものも可)
ビジネスにおいてデータ分析を活用することによって、
『業務効率』・『業務改善』・『業績向上』
につながった事例をご紹介ください。
分析ツール SPSS Statistics/Modeler/Amos/Text Analytics for surveys
賞金 総額70万円
グランプリ 20万円×2 その他各賞含む
応募資格 教育機関の在学生、教員及び研究者(研究室等を含む)
医療機関の研究従事者(チームによる応募可)
企業・法人においてデータ活用に携わっている方
応募特典 先着40組に参加賞(5000円相当)
※成果物提出後進呈
  • 応募時に記載いただいた個人情報は、原則として本コンテストに関連するご連絡のみに使用します。
  • 教育機関とは、文部科学省認可の学校及び監督省庁認可の学校法人、文部科学省以外の省庁が管轄する学位取得機関、文部科学省が定める国立学校に含まれる研究機関(独立行政法人は対象外となります)を指します。
  • 成果物は、電子データ(Microsoft Word / PowerPoint)での提出となります。詳細な提出方法(フォーマット等)は、「成果物について」をご覧ください。

応募者は、以下の応募規約を承諾したうえで応募するものとします。

◆ SPSS Datathon 応募規約

応募時に記載いただいた個人情報は、原則として本コンテストに関連するご連絡に使用します。但し、主催者及び協賛各社より、お客様へ製品やセミナーのご案内など、有益な情報をお送りする場合があります。協賛各社の個人情報の取り扱いは、応募フォーム「個人情報の取り扱いへの同意」をご確認ください。

分析後のデータの帰属は、分析対象のデータの保有者に帰属するものとします。

以下に該当する場合、主催者は応募者の承諾を得ることなく、応募または入賞を無効とさせていただきます。

  • 応募条件を満たしていない場合、応募作品の提出締切日を過ぎた場合
  • 応募作品が公序良俗や各種法令等に抵触、又はそのおそれのある場合
  • 応募に際して虚偽の情報記載、その他虚偽の申告を行った場合
  • 主催者からの連絡に対し、応募者からの返答がない場合
  • 主催者及び協賛者の関係者、又は本コンテストの実施に関わる者
  • 暴力団員による不当な行為の防止等に関する法律(平成三年法律第七十七号)第2条第2号に規定される反社会的勢力及びその関係者と主催者が判断した場合
  • その他、主催者が本コンテストの主旨に照らし不適切と判断した場合

賞金及び応募特典は、入賞者本人またはグループ代表者名義の指定口座及び住所へのお振込、発送となります。また、応募特典は個人・チームでの応募に関わらず、1応募につき1つの特典のご提供となります。

主催者及び協賛者は、広報、宣伝、告知のため、応募内容等を紙媒体・電子媒体等で使用することができるものとします。選考の経過等に関するお問い合わせにはお答えできません。

諸事情により本コンテスト自体を予告なく中止する場合があります。また、主催者及び協賛者は、中止に伴う応募者の損害を補償する義務はないものとします。

主催者が必要と判断した場合、予告なく本規約及び募集要項を変更する場合があります。

日程

STEP1
エントリー
(~2017/10/23AM)
STEP2
一次審査会発表
(~2017/11/2予定)
STEP3
最終選考会
(2017/12/6)
エントリー&成果提出締切 2017/10/23AM
お申し込みはこちら」よりエントリー頂き、成果物を10/23AMまでにご提出ください。
一次審査結果発表 2017/11/2 ※Webにて発表
最終選考会 2017/12/6 ※一次審査通過者による発表(発表方法は、別途ご案内予定です)
会場:日本科学未来館 未来館ホール

IBM SPSSについて

IBM SPSS Statisticsについて

IBM SPSS Statisticsは、初心者からプロまでが利用する、統計解析のスタンダード・ツールです。社会調査の統計解析ツールとして1968年にスタンフォード大学で生まれたSPSSは、その後40年以上、さらなる進化を遂げてきました。高度な多変量解析の手法を豊富に搭載するSPSS Statisticsでは、わかりやすい操作で、誰でも簡単にデータ分析を実行することができます。様々な形式のデータを読み込むことが可能ですので、お手元のアンケートデータ、売上データ、購買データ、医療系データなどを即座にビジネス・研究にご活用いただくことができます。

IBM SPSS Modelerについて

IBM SPSS Modelerは、世界初のデータマイニング・ワークベンチです。コンピューターの進化に伴い、扱えるデータが増大になった今、“膨大なデータの山から、未知なる法則を素早く発見する”=データマイニングは、研究・ビジネスの分野でさらにニーズが高まってきました。分かりやすいインターフェースと、高度なデータマイニング機能、多彩なデータ加工機能を多数搭載しているSPSS Modelerは、初めてデータマイニングを始める方にも使いやすく、お客様のデータマイニング業務を強力にサポートいたします。

IBM SPSS Amosについて

IBM SPSS Amos は強力な構造方程式モデリング・ソフトウェアです。回帰、因子分析、相関分析、分散分析など、標準的な多変量解析方式を拡張でき、調査や理論の裏づけに活用できます。SPSS Amos の直観的なグラフィカル・ユーザー・インターフェースやプログラミング用のユーザー・インターフェースを使用して、標準的な多変量統計手法より正確に複雑な関係を反映した態度モデルや行動モデルを構築できます。

IBM SPSS Text Analytics for Surveysについて

IBM SPSS Text Analytics for Surveys は、アンケート調査をはじめとするテキストデータの分析を行うテキストマイニングツールです。このソリューションは、自然言語処理 (NLP) テクノロジーを使用します。SPSS Text Analytics for Surveys は、調査回答を分類し、その結果を他の調査データと統合してより優れたインサイトと統計分析を実現します。

審査員

  • 岩崎 学

    岩崎 学

    理学博士
    専門 統計的データ解析
    成蹊大学/横浜市立大学 教授
    日本統計学会 前会長
    消費者庁消費者委員会 専門委員 など

    2017年4月- 横浜市立大学国際総合科学群 教授(併任)
    1998年4月- 成蹊大学理工学部 教授
    1993年4月-1997年3月 成蹊大学工学部 助教授
    1984年4月-1993年3月 防衛大学校数学物理学教室 講師・助教授
    1977年4月-1984年3月 茨城大学工学部 助手

  • 渋谷 直正

    渋谷 直正

    日本航空株式会社 Web販売部
    1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー

    2002年に日本航空に入社し、09年からWeb販売部に。
    月間2億ページビューに上るJALホームページのログ解析や顧客情報分析を担当。航空券などのレコメンド施策の立案・企画・実施に当たる。顧客の閲覧傾向に応じてお薦めするコンテンツを使い分け、購入率をアップするなどの成果を上げている。日経情報ストラテジー誌による「第2回データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」受賞。統計解析や実務に役立つ分析手法に詳しく、連載等多数。

  • 清水 聰

    清水 聰

    慶應義塾大学商学部 教授

    消費者に関する理論をマーケティング戦略に応用する、実践的なマーケティングの研究。
    具体的には、コミュニケーション戦略やブランド戦略,新製品評価、会話型検索エンジンの開発などに消費者の理論を導入し、それを多変量解析、データマイニング、テキストマイニングなどの手法を通じて解析している。日本発のマーケティング理論構築を目指す。

  • 高橋 理

    高橋 理

    聖路加国際病院 一般内科 医長
    聖路加国際大学公衆衛生大学院 副研究科長・教授

    1996年鳥取大学医学部卒業。国立国際医療センター研修後、ハーバード大学公衆衛生大学院修士課程修了。2006年京都大学大学院博士課程修了し、現在まで聖路加国際病院一般内科勤務。臨床研究やEBMの普及に尽力し、2008年英国オックスフォード大学EBMセンター研究員をへて2017年4月より聖路加国際大学公衆衛生大学院教授(臨床疫学)・臨床研究支援ユニット長を兼務。年間1500件以上の臨床研究コンサルテーションを行っている。総合内科専門医、専門:臨床疫学・一般内科。

成果物について

一次審査

提出フォーマット
ワードプロセッサ・ファイルの場合 : A4 15ページ以内 (図表含む)
プレゼンテーション用ファイルの場合 : 30枚以内 (図表含む)
  • Tex、LaTexなど、Microsoft社ツール以外のものをご利用でファイル参照時にViewerのインストールが必要なツールをお使いの場合は、ファイルをPDF型式に変換し提出ください。
  • スプレッド・シートのみの提出はNGとさせていただきます。
提出方法
10月23日(月)午前中までにEメールに添付し指定の宛先に送付(spss-datathon@adv-analytics.com)

最終選考会(プレゼンテーション部門)

提出フォーマット
プレゼンテーション用ファイル(一次審査提出ファイルの要約、加筆可)
プレゼンテーション時間:15分間( 質疑応答時間含む)
提出方法
当日会場にプレゼンテーションで使用するPCと共に持ち込み
最終選考会1週間前までに、指定の宛先に送付(spss-datathon@mediamart.jp)

最終選考会(ポスターセッション部門)

提出フォーマット
ポスターセッション用ポスター
提出方法
当日会場に直接持ち込み

審査基準

SPSS 論文・レポート部門

テーマ
統計解析ソフトSPSSを使い、論文やレポート、研究で、あなたの主張を支えるためにデータをどのように分析したのかをまとめ、ご応募ください。
一次審査提出要項
ワードプロセッサ・ファイルの場合 : A4 15ページ以内 (図表含む)
プレゼンテーション用ファイルの場合 : 30枚以内 (図表含む)
最終選考会
プレゼンテーションファイナリスト
プレゼンテーション用ファイル(一次審査提出ファイルの要約、加筆可)
プレゼンテーション時間15分間(目安:プレゼンテーション10分間、質疑応答5分間)

ポスターセッションファイナリスト
研究テーマの分析結果をまとめたポスター
審査基準
研究テーマの適切性 研究テーマおよび研究目的が明確であり、また適切か
研究対象データの妥当性と適切な要約 研究対象のデータは、研究目的に合っているか
研究対象データの特徴が明確かつ簡潔に説明されているか
研究方法、解析方法の妥当性 研究目的、データに適した分析が行われているか
論旨の妥当性 分析とその結果が結論および考察をサポートしているか
分析、結果、考察にいたる論理展開は、一貫性、整合性を持つか
プレゼンテーション能力 最終選考会プレゼンテーション対象
来場者の評価 最終選考会ポスターセッション対象

SPSS ビジネス活用部門

テーマ
SPSSを使いデータ分析を活用することによって、業務効率・業務改善・業績向上につながった事例をご紹介ください。
一次審査提出要項
ワードプロセッサ・ファイルの場合 : A4 15ページ以内 (図表含む)
プレゼンテーション用ファイルの場合 : 30枚以内 (図表含む)
最終選考会
プレゼンテーションファイナリスト
プレゼンテーション用ファイル(一次審査提出ファイルの要約、加筆可)
プレゼンテーション時間15分間(目安:プレゼンテーション10分間、質疑応答5分間)

ポスターセッションファイナリスト
研究テーマの分析結果をまとめたポスター
審査基準
データに対する適切な要約と課題設定能力 分析対象データの特徴をどう理解したか
分析で明らかにしようとする課題はなにか
シナリオにのっとった説明能力 課題、分析、提案にいたる一連のストーリーは、一貫性と整合性を持ち、論理的に展開されている
分析手法の新規性 スタンダードな分析手法を適切に適用しているか分析手法の組合せ、分析手法のユニークな適用による新規性は加点あり
施策の実効性 実現可能で有効な施策が提案されているか
プレゼンテーション能力 最終選考会プレゼンテーション対象
来場者の評価 最終選考会ポスターセッション対象

昨年受賞者からのコメント

お問い合わせ

SPSS Datathon 2017運営事務局
〒102-0073
東京都千代田区九段北1-13-5 ヒューリック九段ビル8F
アドバンスト・アナリティクス株式会社 内
TEL : 03-6682-5510

(平日9:00~12:00、13:00~17:00)

E-mail : spss-datathon@adv-analytics.jp