分析法バリデーション 統計解析入門と分析能パラメータの計算法
【LIVE配信】2024/3/19(火) 10:30~16:30 , 【アーカイブ配信】3/21~3/29(何度でも受講可能)
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03-6206-4966
開催日時 | 2024/1/25(木) 10:30-17:00 |
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担当講師 | 福井 郁磨 氏 |
開催場所 | Zoomによるオンラインセミナー |
定員 | - |
受講費 | 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:47,300円 【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:52,800円 |
・「実務で使えるソフトウェア」を実際に動かしながら学ぶオンライン講座!
・年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します!
《エンジニアのための統計・多変量解析 実務的基礎》
【提携セミナー】
主催:株式会社情報機構
製造業では、多くのデータを取扱いますが、データから価値ある情報を取り出し、解釈するためには各種統計的な解析を使用する必要があります。統計解析、あるいは多変量解析は、データの要約、傾向の確認、原因分析、今後の予測などの解析が行えますが、目的に合わせて適切な手法を選択する必要があります。最近トピックスになっている人工知能に関しても、効率的な学習を行うためには、データの与え方の工夫や、学習に適した形にデータを加工する必要があります。その際にも、前述した統計解析・多変量解析によるデータ分析が必要になります。
一方で、統計・多変量解析を習得しようとすると、従来は、実務では実際には使用しない内容を無味乾燥な数式で学ぶ必要があります。また、データ分析には統計・多変量解析ソフトウェアが必要になります。しかしながら、統計・多変量解析ソフトウェアは、下記のように2極化しており、簡単に導入・活用するにはためらいがともなう状況です。
1人1ソフトウェア体制」や「思い立ったら誰でもデータ解析をする体制」には向かない「JMP」「SPSS」「StatWorks」
本講座では、アカデミックな内容は最小化し、製造業の実務で使う各種データ分析の実践的な方法を中心に講義いたします。また、無味乾燥な数式の解説ではなく、具体的な事例を通して、データ分析の基礎と手順を解説いたします。そして、無料で導入でき、EXCELライクで直感的に使用できる統計解析パッケージソフトウェアを使い、実際にデータ分析の演習を行います。
◆ 受講することで得られる知識/ノウハウ
実務で使えるデータ分析手法の基礎 →基本的なデータの要約(統計量)とグラフ化
◆ 受講対象者
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
◆ パソコン演習に関して
Excelをインストール済みのWindows PCを各自ご用意ください。パソコン演習を実施します。
演習で使用するソフトウェアと演習ファイル一式は、受講申込者にのみ、送付いたします。
ソフトウェアは、下記の3点を配布します。
配布する多変量解析ソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。なお、配布するソフトウェアは、Windows以外のOSには対応していません。Windowsは、Windows10の32bit、64bitどちらでも結構です。
●インストール必須の多変量解析ソフトウェアに関して事前連絡
●オンラインセミナーにおけるパソコン環境推奨
オンラインセミナーの場合、下記のようにパソコン環境を準備すると受講しやすくなります。
*なお、上記環境は推奨です。
上記環境をご準備できない場合でも、多少煩雑にはなりますが、演習中に各ソフトウェアを切り替えていただくことで受講いただけます。
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏
1.実務で使えるデータ分析手法の基礎
1) 統計解析・多変量解析とは
2) 基本的なデータ要約方法 -基本的な統計量
3) グラフ化による目視確認の重要性
4) 実務でよく使用する各種グラフ
5) ソフトウェア紹介
2.複数の要因によって、ある目的とする項目がどのように変化するか、予測や説明を行う
1) 重回帰分析(回帰式の構築)とは
2) 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
3) 参考:判別分析
4) データ分析演習
3.数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
1) クラスター分析(類似した特徴を持つグループ化とグループの階層化分析)とは
2) クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3) データ分析演習
4.複数の要因があるデータに対して、それら複数項目を代表する総合的な指標を求める
1) 主成分分析(データの縮約、データの合成分析)とは
2) 主成分分析の手順、チェックノウハウ
3) データ分析演習
5.複数のデータ項目間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める
1) 因子分析(潜在変数の見える化、データの分解分析)とは
2) 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策(代用手法)
3) 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
4) 参考:データ分析デモ(時間があれば)
6.その他の分析方法
1) 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法 概要
2) より高度な組合せ最適化方法 →品質工学(タグチメソッド)概要
3) 重回帰式の上位版 →ニューラルネットワークモデル(深層学習)概要
7.質疑応答
※原則、マイクでの口頭質問を受け付けます。
この7の部分だけでなく、各部ごとに質疑時間を設ける予定です。
※受講者の習熟度合いに応じて、説明の順序が入れ替わる場合があります。
*キーワード
統計解析 多変量解析 データ分析 重回帰分析 回帰モデル 主成分分析 因子分析 クラスター分析 ニューラルネットワークモデル 人工知能
2024年1月25日(木) 10:30-17:00
Zoomによるオンラインセミナー
★ Zoomによるオンライン配信
★ 見逃し視聴
については、こちらをご参照ください
【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。
●録音・録画行為は固くお断り致します。
※配布資料・講師への質問等について
●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
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