統計解析ソフトウェア JMP: エンジニアのための「トライ&エラー」で学ぶデータ分析 ~要因探索と予測モデル構築の実践~
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

| 開催日時 | 2026年06月19日(金) 14:00 ~ 16:00 対面式での開催です。ハイブリッド開催、またアーカイブ配信の予定はございません。 |
|---|---|
| 会場 | SAS Institute Japan株式会社 東京本社 東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー11階 最寄り駅:都営地下鉄・東京メトロ「六本木」 |
| 参加費 | 無料 事前のお申し込みが必要です |
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