【Live配信】データから本質的な情報を取りだすエンジニアのための統計・多変量解析 基礎と実際【ソフトウェア配付・PC演習付き】
開催日 |
10:30 ~ 17:00 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 多変量解析一般 回帰分析 クラスター分析 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー ※会社・自宅にいながら学習可能です※ |
たくさんのデータを持っていながら、活用しないのはもったいない!
製造業の実務で使う各種データ分析を数式ではなく
具体的事例をもとに解説するから「分かりやすい」!
本セミナーは、【Live配信】のみの開催に変更になりました。
※会場開催はございません。
直感的に操作ができる統計解析ソフトウェアを使った
演習付きだから「実務で使いやすい」!
~製造業の統計・多変量解析 実務的基礎~
年間受講者が1000人を超え「初学者でもわかりやすい解説」「実務で使えるノウハウが有用」と定評のある講師&理解をさらに深める【ソフトウェア配付・PC演習付き】で、これから学ぶ方、いっそう理解を深めたい方にもオススメ!
セミナー講師
MOSHIMO研 代表 福井 郁磨 氏
【略歴】
元・オムロン(株)、パナソニック(株)、東レ(株)、LG Electronics Japan Lab(株)
【紹介】
1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。
2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。その後、2010年にLG Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。京都研究所立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。
特に機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等への多変量解析、実験計画法、品質工学、人工知能応用技術活用に関して約24年の経験を持つ。
2015年にMOSHIMO研を開業。人工知能・品質工学を中心とした製造業への技術課題解決支援と、生活関連用品などの研究開発を行っている。
単独講師の技術セミナー(技術研修)では、年間受講者数1000人以上の実績を持つ。
品質工学会 会員、日本品質管理学会 会員、滋賀県品質工学研究会 会員
セミナー受講料
49,500円( S&T会員受講料46,970円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。
詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※備考欄に【テレワーク応援キャンペーン】とご記入のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。
受講について
【Live配信対応セミナー】
・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
・お申込み受理の連絡メールに、接続テスト用のURLを記載しております。
お手数ですが予め「Zoom」のインストールが可能か、接続可能か等をご確認ください。
(Zoomはインストールせずにwebブラウザからのご利用も可能です。)
・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
※セミナー資料は印刷物を開催日までに発送させていただく予定です。
※開催日直前にお申し込みいただいた場合は、テキストの到着がセミナー開始日時に間に合わない恐れがあります。
Zoom上ではスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
■PC演習を行うため、お一人様1台パソコンのご準備をお願いします。
パソコンには、下記ソフトウェア(事前配布)およびExcel(32bit)をあらかじめインストールしてご持参ください。
・多変量解析ソフトウェア
・実験計画法(品質工学)解析ソフトウェア
・人工知能ソフトウェア
※お申込みいただいた受講者様のみに、上記exeファイル3点を配布いたします。
開催1週間前を目安に、ファイルのダウンロードリンクをご案内する予定です。
※OSはWindows限定となります(Windowsは32bit・64bitどちらでも可)。
※6/26 10:00までに弊社から演習ファイル配布のご連絡が無い場合、お手数ですがご連絡ください。
【推奨環境】
本セミナーではパソコン演習があります。
下記のように、パソコン環境を準備していただくと受講しやすくなります。
・20inch等の大画面のディスプレイを使用していただき、オンライン聴講ソフトウェア、Excel、解析ソフトウェアの3つソフトウェアを1つのディスプレイに同時に表示してご受講。
・ディアルディスプレイにしていただき、1つのモニターにオンライン聴講ソフトウェア、もう1つのモニターにExcelと解析ソフトウェアを表示してご受講。
・オンライン聴講ソフトウェアを表示するパソコンと、Excelと解析ソフトウェアを表示するパソコンの2つを使用してしていただきご受講。
※上記環境は推奨になります。
上記環境をご準備できない場合でも、多少煩雑にはなりますが、
演習中に各ソフトウェアを切り替えていただくことでご受講には差し支えございません。
セミナー趣旨
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を使い、実際にデータ分析の演習を行います。
受講対象・レベル
・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
※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。
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。
(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・講演をされている方は、受講をお断りしております。)
※申込完了後に、上記につきまして担当よりご確認させていただく場合がございます。
習得できる知識
・実務で使えるデータ分析手法の基礎 →基本的なデータの要約(統計量)とグラフ化
・統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性
・データ分析手法の体系と成果が出やすい手法
・多変量解析ソフトウェアの操作方法
・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、予測や説明を行う方法 →重回帰分析
・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方法(データを縮約する方法) →主成分分析
・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 →クラスター分析
・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 →因子分析(ただし、製造業の実務使用では適応し難いため、代用手法を解説)
など
セミナープログラム
1.実務で使えるデータ分析手法の基礎
1.1 統計解析・多変量解析とは
1.2 基本的なデータ要約方法 -基本的な統計量
1.3 グラフ化による目視確認の重要性
1.4 実務でよく使用する各種グラフ
1.5 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
2.1 重回帰分析(回帰式の構築)とは
2.2 重回帰分析の手順、チェックノウハウ
2.3 参考:判別分析
2.4 データ分析演習
3.数多くのデータをグルーピングし、適切に分類する
3.1 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
3.2 クラスター分析の手順、チェックノウハウ
3.3 データ分析演習
4.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
4.1 主成分分析(データの縮約、データの合成分析)とは
4.2 主成分分析の手順、チェックノウハウ
4.3 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
5.1 因子分析(潜在変数の見える化、データの分解分析)とは
5.2 因子分析のエンジニアリング実務上の問題点と対策(代用手法)
5.3 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
5.4 参考:データ分析デモ(時間があれば)
6.その他の分析方法
6.1 要因の組合せ最適化を行う方法 →実験計画法 概要
6.2 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
6.3 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あります。