～ 回帰分析・判別分析・クラスター分析の基礎とPythonによる実践、生成AI利用と注意点 ～
・多変量解析の基礎から、予測や判別への応用と生成AI利用方法を修得し、分析結果からの効果的な意思決定や解釈結果の信頼性向上に活かすための講座！
・多変量解析の代表的な手法、Pythonによる分析手法と適切な解釈方法を修得し、製品開発における予測や判断、分析に活かそう！
・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。
Pythonによる多変量解析の基礎とデータ分析への応用および生成AI活用のポイント・注意点 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
１～３章
「多変量解析、名前は聞いたことあるけど何から始めればいいかわからない」「本を開いたら数式だらけで挫折した」——そんな経験をお持ちの方に、ぴったりの講座です。
データ分析を身につける一番の近道は、分析の一連の流れを、実際に動くプログラムとともに体感することだと私は考えています。本講座では、実務でよく出会うシナリオをもとに、手法の選択から結果の解釈まで、ステップごとに丁寧に進めていきます。ぜひ本講座で、データ分析を自分の武器にしてください。
４章
生成AIは、多変量解析を効率よく学び、実践するための強力な支援ツールです。この章では、AIの回答を鵜呑みにせず、検証しながら活用するための考え方と実践例を紹介します。生成AIによる解析結果を評価・解釈する中で、データを正確に分析し、信頼性の高い結論を導く力が養われます。
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 |
・多変量解析の基礎から修得したいエンジニアの方 ・生成AIを活用した多変量解析に関心のある方 |
| 予備知識 | ・高卒レベルの数学知識 |
| 修得知識 |
・多変量解析（回帰分析・判別分析・クラスター分析）の基本的な概念と使い方 ・多変量解析をPythonで実行する方法 ・分析結果を読み取り、意思決定や提案につなげるために必要なポイント ・多変量解析において生成AIを活用する具体的な場面と手順 ・生成AIの出力を検証し、解析結果を適切に解釈するための基本的な考え方 |
| プログラム |
１．回帰分析の基礎とPythonによる実践 （１）．回帰分析の概要 （２）．単回帰分析の実行と評価（予測） （３）．重回帰分析の実行と評価（変数選択） （４）．回帰分析の応用例 （５）．売上データに基づく売上予測の応用例
２．判別分析の基礎とPythonによる実践 （１）．判別分析の概要 （２）．判別分析の実行と評価（混同行列） （３）．確率的予測（ロジスティック回帰分析） （４）．判別分析の応用例 （５）．顧客データに基づく分析の応用例
３．クラスター分析の基礎とPythonによる実践 （１）．クラスター分析の概要 （２）．クラスター分析の実行と評価（クラスター数の決定） （３）．クラスター分析結果の可視化 （４）．クラスター分析の応用例 （５）．主成分分析と組み合わせる方法 （６）．アンケートデータに基づくユーザー嗜好分析
４．多変量解析における生成AI利用と注意点 ※4章は講師が変わります （１）．多変量解析における生成AI活用の位置づけ ・解析手法の理解支援、手順確認、コード生成、結果解釈への活用 （２）．生成AIを用いた解析プロセスの設計 ・データ前処理、分析目的の整理、適切な手法選択の補助 （３）．Pythonコード生成と実行結果の確認 ・回帰分析、主成分分析、因子分析などへの応用例 （４）．生成AIによる結果解釈とレポート作成のポイント ・出力結果の読み取り、図表説明、考察文作成のポイント （５）．生成AI利用時の注意点 ・ハルシネーション、前提条件の確認、解析結果の検証方法 |
| キーワード | 回帰分析 重回帰分析 判別分析 確率的予測 ロジスティック回帰分析 顧客データ クラスター分析 主成分分析 アンケートデータ 生成AI ハルシネーション コード生成 レポート作成 |
| タグ | AI・機械学習、実験計画・多変量解析、データ分析 |
| 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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03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日