SAS Institute Japanの会社概要

製造業の研究・技術開発者、製造・品質管理者等、技術者の方へ。 Excelの限界を感じたら、まずこのセミナーへ。 「データ分析が必要と分かっているが、使えるツールが無い」「コードは書けないが、統計を活用したい」という製造業の技術者全般に向けた、JMPの無料セミナーです。 インストラクターのデモを視聴しながら、手元のJMPを操作して頂くオンライン形式で、初めての方でも安心して参加頂けます。 ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/hands-on-workshops/2026/06-10-getting-started JMPをお持ちでない方は、30日間の無料トライアル版で参加可能です。 トライアル：https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial セミナー内容 ・データの可視化 ・データ間の関連性の探索 ・平均値の比較、回帰分析 ・さまざまなグラフによるデータ探索（グラフビルダー、バブルプロット） ・予測モデルの作成と比較（ステップワイズ回帰、決定木）

製造現場でデータ分析を実施する際に直面する、下記のような課題解決のためのJMPの活用方法を、二部構成で紹介します。 ・データはあるが、どう分析すればよいかわからない ・分析結果を業務にどう活かせばよいか悩んでいる 第一部：不良数・発生回数データの見方と活かし方 不良数やトラブル発生回数といったカウントデータを扱う際の基本的な考え方に触れながら、下記のポイントについて紹介します。 ・発生状況の把握 ・管理図を用いたばらつきや変化の捉え方 ・多くのカウントデータがある場合のモニタリングの方法 第二部：エンジニアのための JMP ダッシュボードビルダー活用法 工程のプロセスデータを用い、実際の業務での利用シーンを意識しながら、複数のレポートを1つのウィンドウにまとる方法を解説します。 コード不要で常に最新データにアクセスできるダッシュボードを作成し、関係部門との情報共有や上長への報告に活用できます。 ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/discovery-seminar-series/2026/06-03

主に製造業を中心としたエンジニアの方を対象に、データ活用をテーマとし、要因探索と予測モデル構築の実践的な進め方について解説します。 1. モデルの前にやるべきこと：データ整備の重要ポイントとJMPを使ったトライ＆エラー 分析前に必要となる前処理や特徴量の作成について紹介します。 ・データの中身を把握する（可視化・要約統計） ・欠測値や外れ値への対処 ・モデル精度を高めるための変数作成（特徴量エンジニアリング） ・分析用データ作成を効率的に進めるための機能（Tips） 2. ブラックボックスにしない要因探索・予測モデル構築の進め方 前半で整えたデータをもとに、要因探索と予測モデル構築のプロセスを解説します。 ・相関分析、回帰モデル、決定木による要因の可視化 ・学習データ・検証データによるモデル評価 ・複数の機械学習モデル（例：ニューラルネット・ランダムフォレスト等）の比較と選定 ・重要要因や予測結果の直感的な把握 ▼詳細＆お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/06-19-factor