データから本質的な情報を取り出す

製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析実践入門

～エンジニアのための統計・多変量解析実務的基礎～

オンライン開催 PC実習付き

概要

本セミナーでは、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、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、統計解析パッケージソフトウェアを使って、実際にデータ分析の演習を行います。

開催日

2023年2月21日(火) 10時00分～ 16時30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。

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
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
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
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
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)
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
質疑応答

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主催

株式会社 R&D支援センター

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名

: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

持参品

ソフトウェア配付・PC演習付きのセミナーです。以下を満たすPCをご用意ください。
- Windows PC
- Microsoft Excelおよび、以下配付ソフトウェアを事前にインストールしたPC
下記ソフトウェアは、開催1週間前を目安に、受講者に限りDLリンクをお送りします。
開催3日前時点でExcelファイルが届いていない場合は、お手数ですがご連絡をお願いいたします。
- 多変量解析ソフトウェア (インストール必須。演習使用)
- 実験計画法 (品質工学) 解析ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)
- 人工知能ソフトウェア (インストール不要。参考のため配布)
配布するソフトウェアは、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。

案内割引・複数名同時申込割引について

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R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

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ライブ配信セミナーをご希望の場合

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万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
視聴期間は2023年2月22日〜3月1日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。

本セミナーは終了いたしました。

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2026/1/29	医薬品製造のQC/QA業務に使用できるクラウドの導入とバリデーション		オンライン
2026/1/29	医療機器の開発・事業化を成功に導くための実務ノウハウ		オンライン
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発行年月
2025/5/30	AI、シミュレーションを用いた劣化・破壊評価と寿命予測
2025/3/31	ベイズ最適化の活用事例
2023/6/30	生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/6/30	加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測
2022/8/31	医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定
2022/2/28	撹拌装置の設計とスケールアップ
2022/1/12	製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/18	医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/11/6	QC工程表・作業手順書の作り方
2019/8/30	ヒューマンエラーの発生要因と削減・再発防止策
2018/4/25	統計学的アプローチを活用した分析法バリデーションの評価及び妥当性
2017/5/10	分析法バリデーション実務集
2015/10/22	FMEA・DRBFMの基礎と効果的実践手法
2013/6/21	機械学習によるパターン識別と画像認識への応用
2013/6/3	プラスチックのタフニングと強度設計
2013/1/31	ヒューマンエラー対策事例集
2006/3/10	信頼性抜取り試験・加速試験とデータ解析
1998/6/15	電子機器・部品の複合加速試験と信頼性評価技術
1993/4/1	はんだ接続の高信頼性化技術とその評価

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