多変量解析の解説とビッグデータ、機械学習での活用に向けたポイント

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本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、多変量解析の考え方と活用するためのポイントを解説いたします。

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プログラム

今日、多くの企業や研究組織などでデータサイエンスは注目されてきています。それを学ぶためには多変量解析から入るのが一般的です。多変量解析はマーケティングや社会調査、保健医療など広範囲に用いられています。特に、マーケティング分野ではサイトやPOSデータなどのビッグデータ解析にも多変量解析は用いられています。  本講義では、難解な多変量解析の考え方と使用法を平易に解説します。さらに、実際に講師作成のエクセル・マクロで解析体験も行います。加えて、AIと関係のある機械学習で用いられている多変量解析についても解説します。また、講師が編集した統計言語「R」ソフトのテンプレート (簡単操作) も紹介します。

  1. 多変量解析の目的と全体像の解説
    1. 記述統計→推測統計→多変量解析
    2. 多変量解析と機械学習の関係
  2. 主に使われる多変量解析の重点的な解説
    1. 基礎統計 (変数の種類、データの分散と相関)
    2. 重回帰分析 (例えば、価格の予測と要因の分析)
    3. 主成分分析 (手元にあるデータの次元を圧縮し構造化)
    4. 因子分析 (潜在的要因、商品イメージの視覚化)
    5. コレスポンデンス分析 (商品・サービスの可視化)
    6. その他の手法の概説
      • コンジョイント分析
      • 階層的クラスター分析
      • 数量化1類
      • 数量化3類など
    7. エクセル・マクロによる例題による体験
  3. ビッグデータ解析の代表的手法
    1. ロジェスティック回帰分析 (教師あり機械学習)
    2. 非階層クラスター分析 (教師なし機械学習)
    3. 統計言語「R」ソフトのテンプレート的な解説

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