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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、非臨床試験を統計解析の観点からどのような点に留意してデザインするか、また、試験で得られたデータをどのような方針で解析・正しく解釈し報告するかに関する基礎的な知識と留意すべき事項を解説いたします。

本セミナーでは、機械学習を実務に活用するための手法について、基礎から解説いたします。

本セミナーでは、簡単に操作できる「Rコマンダー」の実演を交えながら、多変量解析の進め方、および不具合解析、素材の特性予測、製品の分類等における使い分けについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、非臨床試験を統計解析の観点からどのような点に留意してデザインするか、また、試験で得られたデータをどのような方針で解析・正しく解釈し報告するか、試験計画書と試験報告書の作成および論文投稿に際して統計的に留意すべきポイントを解説いたします。

本セミナーでは、データ解析について取り上げ、Excelを活用した多変量解析の基本からニューラルネットワーク非線形解析 、逆問題解析について解説いたします。
また、製造業における「分析モデルに基づくスモールデータの取り扱い方と活用事例」「Excelをベースとするプログラミング不要な分析モデル開発環境の利用方法」について、デモを交えて実践的な知識と理解を深めていただきます。