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データから本質的な情報を取りだすエンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際

データから本質的な情報を取りだすエンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際

東京都 開催

開催日

  • 2020年6月30日(火) 10時30分 17時00分

受講対象者

  • 要素技術、生産システム、品質管理などの分野でデータ分析・統計・多変量解析スキルが必要な方
  • マーケティング、商品企画等で、顧客ニーズ、コンセプトメイキングのためにデータ分析・統計・多変量解析スキルが必要な方
  • 人工知能を活用するために、データの前処理、データの解釈、人工知能の予測能力の評価等の手法を習得したい方
  • 複数の要因によって、目的とする対象がどのように変化するか、予測や説明を行う方法を求めている方
  • 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 (データの縮約) 方法を求めている方
  • 複数のデータ間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める方法を求めている方
  • 数多くのデータをグルーピングし、適切に分類、階層化する方法を求めている方

修得知識

  • 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
  • 統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
  • データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
  • 多変量解析ソフトウェアの操作方法
  • 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、予測や説明を行う方法 → 重回帰分析
  • 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方法 (データを縮約する方法) → 主成分分析
  • 数多くのデータをグルーピングし、適切に分類、階層化する方法 → クラスター分析
  • 複数のデータ間の複雑な関係を説明する、潜在的な構造を求める方法 → 因子分析 (ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説)

プログラム

 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。

  • 無料で使用できる反面、プログラムのような記述が必要な「R」
  • Excelライクで直感的に使用でき、かつ極めて高機能な反面、高額なため「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。

  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

講師

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第1特別講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 42,700円 (税別) / 46,970円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,700円(税別) / 46,970円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
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掲載している受講料は会員価格でございます。
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