トレーニングコース

当社の予測分析シリーズは、予測モデリングを行うあらゆる業界のプロ向けです。コースの教材には、支払いの実行、時期、収益、規模、品質等級などの尺度のある事例が含まれています。 


分析の基礎 

この基礎コースでは、Minitabを使用してデータ分析にかかる時間を最小限に抑えることを学習します。データのインポート方法、データを探索するための適切な統計的アプローチの開発、説得力のある視覚化と解釈、および結果のエクスポートの方法を見ていきます。ユーザーの入力を最小限にして、Minitab分析を自動化する方法です。時間が節約できます! 現実のさまざまなデータセットを分析して、適切な分析ツールで応用内容を調整する方法、統計的な結果を解釈する方法を学びます。さらに、仮説検定や信頼区間などの重要な統計の概念の基礎を学びます。  

このコースでは、ビジネス、製造、取引の処理で一般的に使用される統計技術の実践応用に基づき、賢明な決定を行うことに重きが置かれます。 

題材には、以下が含まれます。 

  • データのインポートとフォーマット
  • Execマクロ
  • 棒グラフ
  • ヒストグラム
  • 箱ひげ図
  • Pareto図
  • 散布図
  • 位置と変動の測定
  • t検定
  • 等分散性検定
  • 検出力とサンプルサイズ 

前提条件: なし 


 回帰モデルおよび予測 

分析の基礎で教えられる、基本的な統計分析の概念から学習を進めていく用意はできていますか?このコースでは、統計モデリングツールを使用し、変数間の関係を調探って説明する方法を学びます。時間の効果と影響に関連するデータで特徴を探し、説明する方法、将来の行方を予測します。  

このコースでは、重要な事象の発生確率に入力変数が及ぼす影響を見つけ、定量化する方法がわかります。実例により、モデリングツールが重要な入力や、データの変動の原因を明らかにする方法

題材には、以下が含まれます:

  • 散布図
  • 相関
  • 単回帰
  • 指数平滑化を含む時系列ツール
  • トレンド分析
  • 分解
  • 重回帰とステップワイズ回帰
  • 二値ロジスティック回帰
  • 検証のある回帰 

前提条件: 分析の基礎 


機械学習 

このコースでは、問題の実例から、データ分析スキルを磨き、変数間の関係を探って説明する方法を見ていきます。CART®などの教師あり機械学習技術を用いて、履歴データにあるパターンを分析し、洞察を向上させ、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来を予測する方法を学びます。  

集団化などの教師なし機械学習ツールを使用して、データ内の自然分割を検出し、観測値または変数を同質のセットにグループ化します。さらに、データの次元性を、元のデータを無相関変数のセット

 題材には、以下が含まれます。 :

  • 判別分析
  • 検定セット検証
  • k分割検証
  • CART®分類
  • 相関
  • CART®回帰
  • 集団化分析 

前提条件:  分析の基礎、回帰モデルおよび予測 

トレーニングコース

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