【中止】《開発・研究・マーケティングに役立つ》多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのデータモデリング実演習

ビッグデータ解析におけるデータモデリングについて解説！

データモデリングの手法である、重回帰モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデルなどが理解でき、データモデリングの基本事項を学ぶことができます。

※『【全２回コース】多変量解析の基礎とビッグデータ活用にむけてのセミナー』はこちらから ※

【Live配信】 2021年10月26日（火） 10:30～16:30
【アーカイブ受講】 2021年11月5日（金） ごろ配信予定（視聴期間：配信後10日間）

セミナー講師

石井　一夫 氏
公立諏訪東京理科大学　工学部情報応用工学科　教授
久留米大学 医学部内科学講座心臓・血管内科部門 客員准教授

セミナー受講料

※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。

55,000円( E-mail案内登録価格52,250円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 55,000円 (2名ともE-mail案内登録必須／１名あたり定価半額27,500円)

【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
１名申込みの場合：35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
※１名様でLive配信/WEBセミナーをお申込みの場合、上記キャンペーン価格が自動適用になります。
※他の割引は併用できません。

受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
• 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
• 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
• セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
  ≫ テストミーティングはこちら

アーカイブ配信の受講方法・視聴環境確認

• 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
• 会場での録画終了後から営業日で10日以内を目安に視聴開始のご案内をお知らせします。
• S&T会員マイページ（無料）にログインいただき、ご視聴ください。
• 視聴期間は営業日で10日間です。ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
• セミナーに関する質問に限り、後日に講師にメールで質問可能です。
  （テキストに講師の連絡先が掲載されている場合のみ）
• 動画視聴・インターネット環境をご確認ください
  以下の視聴環境および視聴テストを事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
  セキュリティの設定や、動作環境によってはご視聴いただけない場合がございます。
  ≫ 視聴環境　　≫ 視聴テスト【ストリーミング（HLS）を確認】

特典

• 当日ご参加いただいたLive(Zoom)配信受講者限定で、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。
  オンライン講習特有の回線トラブルや聞き逃し、振り返り学習にぜひ活用ください。

配布資料

• Zoom配信受講：PDFテキスト(印刷可)
• アーカイブ配信受講：PDFテキスト(印刷可)

セミナー趣旨

多変量解析は、複数の説明変数や目的変数をもつデータを扱う統計解析技術である。機械学習と同様に、教師あり学習と教師なし学習に分かれる。教師あり学習では、目的変数を予測する数理モデルの作成を行い（データモデリング）、複数の説明変数に基づいた予測を行う。予測には分類と回帰がある。データモデリングの手法には、重回帰モデル、一般化線形モデル、混合効果モデル、一般化加法モデルなどがある。本講演では、ビッグデータ解析におけるデータモデリングについて解説する。

セミナープログラム

１、多変量解析とは何か

２、多変量解析の種類
　 (1) 多変量解析と機械学習との違い

３、データマイニングとデータモデリング

４、回帰分析とデータモデリング
　(1) 単回帰分析と重回帰分析
　(1)-1重回帰分析を行う上での注意点
　(1)-2 交絡因子、多重共線性、交互作用
　(1)-3 変数選択

５、一般化線形モデル
　(1) ロジスティック回帰モデル
　(2) ポアソン回帰モデル

６、混合効果モデル

７、一般化加法モデル

８、機械学習、深層学習
　(1) 深層学習モデル
　(2) 説明可能なAI

９、交差検証とROC曲線

10、混同行列

11、まとめとデータモデリングの最新動向
 
       □質疑応答□