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主成分分析 とは

主成分分析とは、多変量からなるデータのいくつかの変量に共通して含まれる要素を抽出するための統計的分析法です。 これによって抽出された要素を主成分と呼び、主成分どおしは互いに無相関です。 この分析によって、元々多数の変量で表されていたデータを、少数の主成分軸に投影した主成分スコアで表現する事が可能となり、特徴を理解しやすくなります。

主成分分析のセミナー

多変量解析・ノンパラメトリック手法入門
開催日 (登録日:2017-12-21 / 開催日:2018-4-26)
説明  研究開発やマーケティングの現場など、複雑な要因が絡み合う現場のデータを分析・活用するのに活躍する多変量解析手法。なんだか便利そうだけど、全体像が掴めずに困っている、という方…
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主成分分析の解説記事一覧

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主成分分析の活用事例一覧

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主成分分析の専門家

氏名 会社名
村島 繁延 村島技術士事務所 QCDはバランスさせるものではなく、全て両立させ…
石井 一夫 久留米大学バイオ統計センター ゲノム科学、ビッグデータとクラウドコンピューティ…
上野 仁 第一工業大学 情報工学の中でも仮想環境がご専門で第一工業大学の…

主成分分析で解決できる課題

8件中 18件目
並び替え: 対応度 課題分類


対応度 課題分類 課題
3 企画 顧客要求に応える製品を明確にしたい
1 企画 企業戦略・方針にあった製品企画をしたい
1 企画 魅力品質の高い製品を企画したい
1 設計・開発 研究開発すべき技術テーマを的確に選定したい
1 設計・開発 設計条件の最適化を効率化したい
1 設計・開発 多元材料で最適比率を求めたい
1 生産 重要管理項目を設定したい
1 市場品質 顧客満足度を向上させたい






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