〜 仮説構築のためのニーズ可視化、仮説検証のためのデータ分析、回帰分析、因果推論 〜
・データ分析者に必要不可欠な科学的方法による仮説検証法を実践的に修得する講座
・問題を発見し、その原因を推定し、仮説を立てて、解決法をデザインする力を養うための特別セミナー！
・問題を論理的に解決するためには、因果関係（原因と結果）から構成された仮説の立て方とその検証法をマスターする必要があります
＊オープンにしても良い問題と仮説があればご持参いただいても結構です。いっしょに解決策を検討してみましょう
＊ＰＣは弊社でご用意いたします。実習で使用したデータはお持ち帰りできます
ビッグデータ時代に突入し、さまざまな分野でデータの利活用を実践できるデータサイエンティストが求められています。多くのデータ分析・可視化技術の習得も重要ですが、データサイエンスに必要不可欠なのは、科学的方法です。科学というと自分には関係ないと思われる方も多いと思いますが、科学とは、難解な物理という意味ではなく、日常生活にも密接な関係のある「因果関係を明らかにする」ことです。
本講義では、科学的方法において重要な役割を果たす仮説検証について体験的に学び、エビデンスを用いた問題解決策定に活用できるようなExcelベースの演習を提供いたします。また、問題設定や仮説構築を行う上で重要な社会調査法についても、Webアプリを用いて、体験的に習得していただく機会を設けます。これらを通じて、仮説検証における説明変数と被説明変数の選択や、その間の関係の発見などで重要な役割を果たす回帰分析についてExcelを用いてわかりやすく説明いたします。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・データを活用して問題を論理的に解決したい方（業種や職種は問いません） ・企業活動や日常生活等においてデータサイエンスを活用したいと考えている方 |
| 予備知識 | ・高校卒業程度の学力 ・Excelを使って計算やグラフ作成を行ったことがある方 |
| 修得知識 | ・企業活動、日常生活などさまざまな分野において、問題を発見し、広い視野をもって解決法のデザインを行い、その解決策を多くの人にわかりやすく説明する能力 |
| プログラム |
１．データ分析・可視化と適用事例 ２．科学的方法 ３．仮説構築のためのニーズ可視化 ４．仮説検証のためのデータ分析 ＜科学的方法による仮説構築と検証法とは＞ 例えば、製造業の技術者が「温度が高く、かつ、応力値が高いところで、部材に亀裂が入りやすいのではないか」という仮説を考えます。部材の有限要素モデルの計算結果より、部材各点での温度データや応力データを取得でき、亀裂の再現実験で、部材各点で亀裂の発生確率データを取得することができます。これらを回帰分析にかけるとその仮説の蓋然性が計算できます。このようにして、亀裂発生予測モデルの構築に役立てることができます。 |
| キーワード | データ分析 可視化 科学的方法 仮説構築 社会調査法 評価グリッド法 回帰分析 回帰分析 変数削減法 因果推論 グレンジャー因果 交差写像法因果推論 |
| タグ | 統計・データ解析、問題解決・アイデア発想、データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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