セミナー

ソフトウェア配布・PC演習付き
データから本質的な情報を取り出す
製造業のための統計的多変量データ分析法
~開発実務の統計・多変量解析 基礎と実際~

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開催主旨

※年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説します

 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(無料時には機能制限あり)を使い、実際にデータ分析の演習を行います。

【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々
・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々
・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々
・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々
・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々
・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々
・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々


※技術コンサルタントの方や、講師業を本務としている方の受講はご遠慮ください。

(企業/大学等への所属有無を問わず、実質的に、社外に技術指導をされている方は、受講をお断りしております。)

※統計解析・多変量解析・人工知能に関する予備知識は必要ありません。

Excel(32bit)がインストール済のノートPCをご持参ください。
(OSはWindows限定。Windows7もしくは10、左記の32bit、64bitどちらでも可。)

※ノートPCは会場でお貸し出しできますが、数に限りがございますので、事前にお申し出ください。

セミナー内で使用するソフトウェアのダウンロードサイトは開催が近づきましたらお知らせいたします。

概要

日時 2019年 11月 12日(火)10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 東京本社 セミナールーム
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
*同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※後日、別の方が追加で申込をされる際は、備考欄に先に申し込まれた方のお名前と複数割適用希望と記載ください。
(記載が無い場合は通常料金のご請求となります。予めご了承ください)
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
主催 日刊工業新聞社
お申込みについて ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
プライバシーポリシー
お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

福井 郁磨 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 東京本社
セミナールーム
東京都中央区
日本橋小網町14ー1
住生日本橋小網町ビル
セミナー会場案内図

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プログラム

 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.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
 4.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
 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
 3)因子分析の手順、チェックノウハウ
 4)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
 ※説明の順序が入れ替わる場合がございます。

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