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本セミナーでは、データでものを観る見方、データの基本分布形態 (正規分布) の理解・活用法、良品を作り続ける能力の判断、管理図の見方・使い方が分かる、仕入れ先・原材料の違いの有無をデータから判断するノウハウについて、事例を交え分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。

本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。

本セミナーでは、線形回帰、Lasso、多変量解析、データサイエンスへの応用技術を解説いたします。

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、多変量解析・データ処理の基礎から解説し、特徴抽出や次元削減、データ前処理、相関とパターンの発見など、解析の手順を事例を交えて、分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実務でよく使われている多変量解析手法の基礎的な考え方と、使用する際の注意点や結果の解釈の方法について解説いたします。

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、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。