実務直結! 分析力向上ウェビナーシリーズ
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

昨今、「データ革命」の機運の高まりにより、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、ひとまず分析プロジェクトを立ち上げたものの、うまくいかずに終わってしまうケースも非常に多いのが現状です。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を用いたデータのグルーピング、複数の手法を組み合わせた応用的な分析方法について、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  2022年10月 12日 (水)  16:00~17:00
第2回  2022年10月 19日 (水)  16:00~17:00
第3回  2022年10月26日 (水)  16:00~17:00
※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】
ライブ配信の翌週月曜日~2023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  2022年10月12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  2022年10月19日

1.相関分析によるデータ観察
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
教師なし学習とクラスタリング
クラスタリング(k-means法)のしくみ
グラフを活用した各クラスターの解釈方法
クラスター数設定の考え方
ダミー変数化
- 顧客データを用いて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  2022年10月26日

1. クラスター分析の応用(他の分析手法との組み合わせ)
主成分分析により説明変数を要約する
主成分軸でクラスター分析を行う
- 顧客情報を要約してクラスタリングにより類似顧客をグルーピングする

クラスター分析の結果にロジスティック回帰分析を適用する
- 類似顧客間の傾向差をロジスティック下記により分析する

2.SAS内サンプルデータ、オープンデータの紹介

【実務直結! 分析力向上ウェビナーシリーズ: 年間予定】
- ケースで学ぶ - ビジネスパーソン必須の統計的思考法  (全2回7/20,27)
-現場ご担当者向け- データ分析の基礎  (全3回 8/3,24,31) 
需要・販売予測の方法 (全3回 9/14,21,28) 

デモツールウェビナー中、SAS Studioを用いてデモを行います。
SAS StudioはSAS製品に付帯しているブラウザベースのGUIですが、製品によりバージョン・画面が異なります。
本ウェビナーでは、クラウド型無償版SAS OnDemand for Academics (SODA)のSAS Studioを使用します。SODAは、学習目的でしたら一般の方も無償かつ場所を問わずお使い頂けます。
SODA登録方法*はこちら、簡易操作ガイドはこちらを御参照ください。
*少々画面変更ありますが。大きな流れは同じです。
参加対象統計的な分析手法を用いて、ビジネス実務や経営改善に役立てたい方。
本ウェビナーシリーズはすべて初心者向けです。
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2022年10月26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 カスタマーサクセスグループ
Email:JPN_CSwebinar@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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正式社名を入力してください。例:SAS Institute Japan株式会社
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正式社名をカタカナでスペースを含めず入力してください。例:サスインスティチュートジャパン
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例)情報システム部
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例)港区六本木
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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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