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～
統計解析ソフトウェアJMPの対面セミナーです。 【概要】 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、データの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ていくことが重要です。特に、前処理や特徴量作成といったデータ整備の質が分析結果に大きく影響します。JMPでは、これらの工程を可視化しながら効率よく進めることができます。 本セミナーでは、データの可視化や前処理、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）までを、試行錯誤を通じて進める一連のプロセスとして紹介します。また、構築したモデルから重要要因を抽出する方法についても解説します。 物質の強度を予測する 回帰データ や、良品・不良品を判定する 分類データ の例を通じて、実務に即した分析の進め方を理解いただきます。
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基本情報
日時：2026年6月19日（金）14:00～16:00 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」 参加対象： ・品質改善や要因分析をデータに基づいて行いたいエンジニア ・前処理や特徴量作成を含め、予測モデル構築の一連の流れを実務で活用したい方 ・JMP製品を用いて、要因探索や機械学習モデルを効率よく構築・評価したい方 プログラム： 前半・・・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 ＊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） 後半・・・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 ＊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
価格情報
参加費：無料 ＊下記ページより、事前のお申し込みが必要です https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/06-19-factor
価格帯
~ 1万円
納期
用途／実績例
世界中の大手企業がJMPを活用している例を下記ページにてご紹介しています。 https://www.jmp.com/ja/customer-stories/customer-listing/all JMPライセンスをお持ちでない方も、30日間の無料トライアルを利用し、機能をお試し頂けます。 トライアル申し込み：https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial
カタログ（2）
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企業情報
JMPの歴史は、SASの創始者でひとりである John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。
