SASお客様向けwebinarシリーズ
機械学習によるビッグデータ分析の手法

全3回分一括でのお申込となります

近年、AIやビッグデータといった用語を耳にしない日は無く、データ分析力が企業の競争力、あるいは人材の市場価値に直結する時代になっています。しかしながら、言葉ばかりが先行し、実際にどのような手法を用いてどのように分析するのか、必ずしも十分に認知されているわけではありません。真のデータ活用を推進する上では、まずデータの「使われ方」を知り、その上でデータの活用方法や収集方法の戦略を練っていく必要があります。
本セミナーでは、その契機となるよう、機械学習の基本的な考え方から、教師あり手法のロジスティック回帰を用いた分類予測、教師なし手法のクラスター分析(階層的/非階層的)を用いたデータのグルーピングについて、各手法のしくみ、活用方法を交えながら、数式を使わずに分かりやすく説明致します。

【講師プロフィール】
野口 怜 (株)データサイエンス研究所 講師/群馬大学 助教/明治大学 講師
民間企業において実践的なデータマイニング(機械学習)による品質管理や、医療データの分析、マーケティングデータの分析など、数多くのコンサルティングを実施。現在、大学にてデータサイエンス教育や、データ分析の研究に従事。専門分野はデータマイニング全般。

開催概要

  
日時

【ライブ配信】
第1回 2021年12月1日(水)16時~17時
第2回 2021年12月8日(水)16時~17時
第3回 2021年12月15日(水)16時~17時
※終了時刻が多少前後することがございますので、予めご了承ください。

【アーカイブ視聴】
ライブ配信の翌週火曜日~2022年3月31日まで、お好きなタイミングで視聴いただけます。
視聴URL送付のため、当日参加と同様にお申込願います。

主催SAS Institute Japan株式会社
会場・視聴方法オンライン形式
・視聴URL: お申込み完了メールに記載。捨てずに保管願います。
・当日: 視聴URLをクリックしてください。
・資料: 前日までに同URLにアップします。
内容

第1回 2021年12月1日
1.グラフによるデータ観察
 散布図、散布図行列の活用方法
 箱ひげ図の活用方法
2.ロジスティック回帰分析
 教師あり学習と分類手法
 ロジスティック回帰の基本とその他手法との違い
 - マーケティングデータを用いてロジスティック回帰により契約確度の高い顧客を予測する
 - 回帰係数により契約の影響因子を探索する

第2回  2021年12月8日
1.相関行列によるデータ観察
 相関関係の全体把握
 散布図行列との同時活用
2.クラスター分析による分類(1):非階層的クラスタリング
 教師なし学習とクラスタリング
 非階層的クラスタリング(k-means法)のしくみ
 各クラスターの解釈、予測への適用方法
 クラスター数設定の考え方
 - 顧客データを用いて非階層的クラスタリングにより類似顧客をグルーピングする

第3回  2021年12月15日
1.SAS内サンプルデータの紹介と使い方
2.クラスター分析による分類(2):階層的クラスタリング
 階層的クラスタリング(群平均法、重心法、Ward法)のしくみ
 各クラスターの解釈、予測への適用方法
 樹形図(デンドログラム)とクラスター数の検討
 - 都道府県データを用いて階層的クラスタリングにより類似地域を分析する

※デモには、SAS® ENTERPRISE GUIDE® バージョン7 使用予定

参加対象SAS製品を有償でご契約のお客様で、統計知識はないが、より統計的な分析を用いてビジネス実務や経営改善に役立てたい方。
参加費無料 (事前登録制)
※ライブアクセス数に限りがあるため、視聴者が個別にお申し込みください。
最終申込締切日2021年12月15日(水)
お問い合わせ申込完了メールが届かない場合、まず迷惑メールフォルダをご確認ください。
それでも見つからない場合、下記宛お問合せ願います。

SAS Institute Japan株式会社 カスタマーケアグループ
Email:JPN_CCwebinar@sas.com

お申し込み

下記のお申し込みフォームにご記入の上、末尾の「確認」ボタンを押してお申し込みください。
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例)6-10-1
 
例)六本木ヒルズ森タワー 11階
 
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