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本セミナーでは、アンケート調査や官能評価の複数の項目をまとめて解析し、設計・開発・企画等に活かすために必要な統計について解説いたします。
主成分分析・対応分析、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、判別分析やロジスティック回帰など、実務でよく使われる代表的な手法を、Excelや統計ソフトを使って複数の例題を通じて実践的に学習いたします。

多変量解析にはさまざまな手法があり、似たようなものも多く、「どの分析を使えばよいのか」「結果をどう読み解けばよいのか」と迷いがちです。
本セミナーでは、分析の基本的な考え方から、各分析で明らかにできること、結果の解釈までをわかりやすく解説いたします。
SPSSを使った操作と出力結果の読み取りを通して、データを「分析して終わり」にしないための実践的な考え方を学びます。

本セミナーでは、統計的寿命予測法について基礎から解説し、信頼性工学の寿命予測を行う際に、確率紙を起点にして、分析方法の進化を段階的に示し、正確な推定方法である多変量非線形回帰モデルまでの流れを詳解いたします。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。

本セミナーでは、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。

本セミナーでは、データ解析手法の基礎から解説し、データ解析手法を使用するデータ前処理、および注意すべきこと (弱点)を解説いたします。
また、応用編では、産業応用事例を紹介しながら、実際に現場で役立つデータ活用術を解説いたします。

本セミナーでは、統計の基礎から解説し、真度・併行精度・室内再現性を評価するための試験デザインと解析方法、直線性を評価するための試験デザインと解析方法について詳解いたします。

本セミナーでは、現代のデータ分析に欠かせないツールとなっているベイズ統計について取り上げ、基本的な考え方から、具体的な技術、技術の適用例までを解説いたします。

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。