～ 感性測定の種類と得られる感性工学・心理評価データ、相関係数行列・感性の相互関係、主成分分析による感性構造の要約、重回帰分析による感性の関係性推定 ～
・数十次元の相関データの効果的な分析法とそのポイントを修得し、感性データ分析に応用するための講座
・多変量データの解析ポイントからPythonを用いた効率的な分析方法までを修得し、感性データ分析とその応用に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
感性計測の基礎と多変量解析によるデータ分析への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
感性工学や、アンケートなどの心理評価は、数十の質問項目からなるデータとなります．
これら数十次元の、互いに相関のあるデータを分析し、その構造や、相互の関係を解き明かしていくには多変量解析が必要です。
本セミナーでは、実際の感性データをつかって、多変量解析の手法を解説し、Pythonで書かれたプログラムをGoogle Colaboratoryで動かして、分析と解釈をデモします
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・感性評価のデータを評価するための分析方法を修得したい方 ・自動車、家電、電気電子、画像、システムその他関連企業の方 |
| 予備知識 | ・線形代数、微分の概念（計算手順までは必要ありません） |
| 修得知識 |
・多変量データの解析ポイントを修得することで、感性データ分析に応用できます ・主成分分析によって多次元データの相関構造を少ない数の次元で要約することができる |
| プログラム |
１．感性計測の種類と特徴 ２．相関係数行列による、変数間の相互関係の検討 ３．相関係数行列から主成分分析へ：多次元データの低次元空間への投影 ４．クラスター分析による、感性評価に基づいた評価対象の分類 ５．重回帰分析系の分析：目的変数と説明変数の関係を推定する ６．感性データの製品開発への活かし方 |
| キーワード | 心理測定法 尺度 SD法 感性工学 感性ワード アンケート 相関 係数 変数 デザイン 重回帰分析 主成分分析 クラスタ 感性評価 バリエーション RandomForest AI 人工知能 データ分析 |
| タグ | 分析、データ解析、感性・脳科学・認知工学、生理・官能検査 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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