基礎コース
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予測分析用トレーニング
トレーニングコース
- 予測分析用トレーニング
- 分析の基礎
- 回帰モデルおよび予測
- 機械学習
- 高度な機械学習
- ワークショップ
当社の予測分析シリーズは、予測モデルを行うあらゆる業界で働く専門家を対象としています。コース資料には、支払い実績、時間、収益、数量、品質等級などの指標を含む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方法を学習します。データのインポート、データ探索に対する適切な統計アプローチの開発、説得力のある視覚化の作成と解釈、結果のエクスポートの方法を説明します。最小限のユーザー入力でMinitab分析を自動化し、時間を節約する方法を明らかにします。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も学びます。
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」で学んだ基本的な統計分析の概念をさらに深めるご準備はできていますか？ このコースでは、統計モデルツールを使用して変数間の関係を探り、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、定量化する方法を学びます。実例により、モデルツールを使用して重要な入力や、データの変動の原因を明らかにする方法を学びます。
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： 分析の基礎またはMinitab Essentials
機械学習
このコースでは、実際の問題例を使用してデータ分析スキルを拡張し、変数間の関係を探り、説明する方法を学びます。CART®などの教師あり機械学習技術を使用して履歴データにあるパターンを分析し、より良い洞察を得て、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。
クラスタリング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に変換することで、削減します。
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
- クラスター分析
前提条件：分析の基礎、回帰モデルおよび予測、またはMinitab Essentials
前提条件コース
分析の基礎
前提条件コース
回帰モデルおよび予測
前提条件コース
機械学習
前提条件コース
Minitab Essentials
高度な機械学習
実際に存在する問題のデータを分析して、変数間の関係を探り、説明することで、分析を次のレベルに引き上げます。CART木は、複雑な関係を解釈するためにシンプルな木の構造を活用するものです。しかし多くの場合、予測能力は、多数の単純なモデル（または木）を作成し、それらを1つの最終モデルに統合する、より強力なモデルを使用することで改善できます。MARS®、TreeNet®、Random Forests®などの高度なモデル手法を使用して、履歴データで見つかったパターンを分析し、より良い洞察を得て、潜在的なリスクを特定し、改善の機会を探し、将来について予測する方法を学びます。注：このコースでは、アドオン予測分析モジュールのサブスクリプションが必要です。
題材には、以下が含まれます。
- 検証
- CART® 分類
- TreeNet® 分類
- Random Forests® 分類
- 相関
- MARS® 回帰
- CART® 回帰
- TreeNet® 回帰
- Random Forests® 回帰
- 主要な予測変数の検出
- 自動化機械学習モデル
前提条件： 分析の基礎、回帰モデルおよび予測、機会学習、またはMinitab Essentialsと機械学習
ワークショップ
Minitabトレーニングは、統計を使用してデータを分析する効率を向上させるための基礎を提供します。例では、ツールを学習するための実際のシナリオが示され、演習の際は練習する時間が与えられます。社内のデータを活用してトレーニングを強化し、教育の道のりを完結させます。これにより、参加者は自分のユースケースに直接関連付ける機会が得られます。
このワークショップでは、自社のデータを使用して社内プロジェクトに統計ツールを実際に適用し、適切な意思決定を行うことに重点を置いています。
トピックは、ワークショップに持ち込まれた特定の顧客データによって決定されます。
トレーニングコース
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