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~
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JMP製品を用いて解説します。
分析は一度で最適な結果が得られるものではなく、データ整備やモデル構築をトライ&エラーで繰り返しながら精度を高めることが重要です。特に、前処理や特徴量作成といったデータ整備の質が結果を左右しますが、JMPでは工程を可視化しながら効率よく進められます。
公開されているモデル構築用データを用い、可視化や前処理、特徴量作成といった準備から、相関分析や回帰分析による要因探索、予測モデル構築(ニューラルネット、ランダムフォレストなど)、重要要因の抽出までを、試行錯誤を通じた一連のプロセスとして紹介します。
プログラム;
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
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
▼詳細&お申込み
https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/non-series/2026/12-15-factor-exploration

| 開催日時 | 2026年12月15日(火) 14:00 ~ 15:30 Zoomを使用したオンラインセミナーです |
|---|---|
| 参加費 | 無料 事前のお申し込みが必要です |
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