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統計 データ分析 セミナー

実務で使える【データ分析】:PC演習で習得する! ※ノートPCは弊社にて準備します
*年間受講者数は1000名超、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

統計的データ分析法

〜開発実務の統計・多変量解析の基礎と実際〜


講師

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

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

1993年4月〜 オムロン(株):電子部品、加工技術、ロボット、計測評価・検査装置などの開発・マネジメントに従事
2006年6月〜 パナソニック(株):生活家電の要素技術、新機能製品などの開発・マネジメントに従事
2007年11月〜 東レ(株):微細加工技術などの開発・マネジメントに従事
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
*多変量解析、実験計画法、品質工学、人工知能応用技術に関して、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23年の経験を持つ。
*品質工学会会員 / 滋賀県品質工学研究会会員 / 日本品質管理学会会員

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年5月24日(金) 10:30-17:00
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)1階B会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名54,000円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき43,200円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料1名30,780円となります。→「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 →

セミナーポイント

 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、人工知能に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伴う状況です。

・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ライクに直感的に使用でき、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、データ分析の本質的な原理を解説いたします。
 そして、無料で導入でき、EXCELライクに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。

※受講者のみにソフトウェアを開示します。また、ソフトウェア(デモ版)と演習データは、持ち帰っていただけます(USBメモリ配布)。
※ノートPCは弊社にて準備します。

■受講対象者は?
・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
・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
・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
・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
・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
※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を本務にしている方の受講はご遠慮ください。

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・実務で使えるデータ分析手法の基礎 →基本的な統計量とグラフ化
・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
・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
・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
・多変量解析ソフトウェアの操作方法
※当日、名刺交換をした方には、セミナー後日の具体的相談にも応じます。

▽同講師の過去セミナー受講者の声(アンケートより)
「非常にわかり易い内容で、正直これまで受講したセミナーの中で一番身になった」(技術開発)
「これまでの開発方法を大いに反省することを感じました」(研究開発)
「JISや書籍では理解できなかった内容が、スッキリ理解できた」(生産システム開発)
「ノウハウが大変参考になりました」(解析技術)
「項目設定や再実験のノウハウの活用など、大変有益でした」(部品開発)
「具体例が多く、いろんな状況に対応した解説が有り難い。社内で横展開します」(コンシューマ商品開発)
「個別の質問にも丁寧に応じて頂き、ありがとうございます」(基礎研究)
「とても分かり易くて良かったです」(ソフトウェア開発責任者)

セミナー内容

1 実務で使えるデータ分析手法の基礎
 ・統計解析・多変量解析とは
 ・基本的なデータ要約方法 −基本的な統計量
 ・グラフ化による目視確認の重要性
 ・実務でよく使用する各種グラフ
 ・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
 ・重回帰分析(回帰式の構築)とは
 ・重回帰分析の手順、チェックノウハウ
 ・参考:判別分析
 ・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
 ・主成分分析(データの縮約、データの合成分析)とは
 ・主成分分析の手順、チェックノウハウ
 ・データ分析演習

4 数多くのデータ項目をグルーピングし、適切に分類する
 ・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
 ・クラスター分析の手順、チェックノウハウ
 ・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
 ・因子分析(潜在変数の見える化、データの分解分析)とは
 ・因子分析の手順、チェックノウハウ
 ・データ分析演習

6 その他の分析方法 概要紹介
 ・要因の組合せ最適化を行う方法 → 実験計画法 概要
 ・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
 ・重回帰式の最上位版 → 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

セミナー番号:AC190513

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