多変量解析 演習 セミナー

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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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多変量解析 演習 セミナー

「実務で使えるソフトウェア」を実際に動かしながら学ぶオンライン講座!
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〜


【ソフトウェア配付・PC演習付き】
<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

MOSHIMO研 代表  福井郁磨 先生
(元オムロン(株)、元パナソニック(株)、元東レ(株)、元LG Electronics Japan Lab(株))

講師紹介

MOSHIMO研ホームページ
Facebookページ

1993年4月〜 オムロン(株):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6月〜 パナソニック(株):生活家電の要素技術、製品開発などに従事。
2007年11月〜 東レ(株):液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事
2010年4月〜 LG Electronics Japan Lab(株):関西の新規研究所設立責任者、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
2015年5月〜 MOSHIMO研:製造業支援、開発コンサルティング、生活関連用品などの研究開発に従事
※人工知能応用技術、実験計画法、品質工学に関して、電子部品・ロボット・加工技術・検査技術・生活家電などの分野で、約24年の経験を持つ。
●所属学会等
日本品質管理学会会員 / 品質工学会会員 / 滋賀県品質工学研究会会員

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年11月10日(火) 10:30-17:00
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー概要

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。
・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら

 *Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。

 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら

・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。また本講座の配布資料は、印刷物を郵送にてご送付申し上げます。ご登録の際はお受け取りが可能な住所をご記入ください。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。メールベースを中心に後日の質問等も可能です。(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
req@johokiko.co.jp


●パソコン演習に関して
Excel(32bit)をインストール済みのWindows PCを各自ご用意ください。パソコン演習を実施します。
演習で使用するソフトウェアと演習ファイル一式は、受講申込者にのみ、11月4日頃に送付いたします。
ソフトウェアは、下記の3点を配布します。
 ・多変量解析ソフトウェア(演習で使用するソフトウェア)
 ・実験計画法(品質工学)解析ソフトウェア(参考として6章で紹介)
 ・人工知能ソフトウェア(参考として6章で紹介)
配布するソフトウェアは、事前に演習で使用するWindows PCにインストールしておいてください。セミナー当日は、インストールが完了している前提で開始いたします。
なお、配布するソフトウェアは、Windows以外のOSには対応していません。
Windowsは、Windows10の32bit、64bitどちらでも可。

●オンラインセミナーにおけるパソコン環境推奨
オンラインセミナーの場合、下記のようにパソコン環境を準備する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、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受講
・デュアルディスプレイにし、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つを使用して受講
*なお、上記環境は推奨です。
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受講いただけます。


▼セミナーコンテンツ▼
■本セミナーのポイント(講師より)
 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
※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。)
※上記につきまして、申込後にご確認させていただく場合がございます。


■受講することで得られる知識/ノウハウ
・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
※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。

セミナー内容

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.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

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
 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

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(代用手法)
 3) 参考:因子分析の手順、チェックノウハウ
 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
 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

※受講者の習熟度合いに応じて、説明の順序が入れ替わる場合があります。

*キーワード
統計解析 多変量解析 データ分析 重回帰分析 回帰モデル 主成分分析 因子分析 クラスター分析 ニューラルネットワークモデル 人工知能

セミナー番号:AC201101

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