現場で役立つデータ解析

製造現場や研究開発では、多くのデータが日々取得されています。しかし、「どのように整理し、どの結果を信頼し、何を根拠に判断すべきか」が分からず、経験や勘に頼った意思決定が行われる場面も少なくないと思います。 　本講義では、統計学を初めて学ぶ新人・若手技術者を対象として、実測データを正しく読み解き、現象を“数量化”するための基礎を分かりやすく解説します。平均値や標準偏差、有意差検定などの統計基礎に加え、回帰分析や相関解析、多変量解析を通じて、現場で得られたデータから現象の傾向や重要因子を見つける方法を学びます。また、本講義では数式の証明や理論説明ではなく、実際の測定データや反応系モデルを題材として、Excelを用いた解析手法やモデル式の活用方法を実例ベースで解説します。さらに、数値解析、時系列解析、次元解析についても、現場での利用を意識しながら学ぶことで、「測るだけ」で終わらない、実務で役立つデータ活用力の習得を目指します。

1. 数量化の基礎と数量の取り扱い
   1. 統計とは?
   2. 実験データの統計的捉え方
   3. データの種類
   4. 代表値
   5. 分散と標準偏差
   6. Excelでの基本統計量の計算
   7. データの分布と正規分布
   8. 正規分布の標準化
   9. 有意水準
   10. 様々なデータ検定
   11. Excelを用いた簡単な検定
2. 回帰分析とモデル利用の基礎
   1. 数値データの相関分析
   2. 回帰式の基礎と最小2乗法
   3. 相関係数
   4. Excelで回帰分析
   5. 直線近似できないデータの取り扱い
   6. データの可視化とグラフ
   7. 関数式の利用
   8. モデル式の利用
   9. Excelツール ゴールシークの利用
   10. Excelツール ソルバーの利用
   11. 微分方程式の数値解法 ルンゲクッタ法
   12. 連立常微分方程式の解
   13. 次元解析とモデル化
3. 多変量解析の基礎
   1. 多変量解析とは?
   2. 主成分分析
   3. 重回帰分析
   4. Excelを用いた重回帰分析
   5. 重回帰分析の注意点
   6. 主成分回帰分析
   7. ロジスティック回帰分析
   8. 時系列分析
   9. Excelで時系列分析
   10. モデルを用いた時系列分析