講師：日本工業大学 先進工学部 教授 荒川俊也 先生
2001年 早稲田大学理工学部卒業、2003年 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修了。2003～13年まで富士重工業㈱ スバル技術研究所に勤務（この間の08年 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士後期課程に入学し、12年修了）。2013年～2021年まで愛知工科大学 工学部。教授などを務める。2021年4月より現職。なお、2017年より政策研究大学院大学政策研究センター客員研究員兼務。
これまでに、「ドライバ状態推定手法の研究」、「香りの効能研究」、「立体音響警報の開発」など人間と自動車（機械）の協調に関する研究に従事し、現在は、「地理情報システムのインフラ管理への活用」などにも取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。
著書には『AIエンジニアのための統計学入門』、『Excelによるやさしい統計解析』がある。
これまでに、「ドライバ状態推定手法の研究」、「香りの効能研究」、「立体音響警報の開発」など人間と自動車（機械）の協調に関する研究に従事し、現在は、「地理情報システムのインフラ管理への活用」などにも取り組んでいる。自動車技術会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などに所属。
著書には『AIエンジニアのための統計学入門』、『Excelによるやさしい統計解析』がある。
※この映像はオンデマンド限定配信です
講習会について
自力で主成分分析ができるようになります
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- １．多変量解析とは
- ２．主成分分析とは
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- ・主成分分析の概論
- ・どんなときに使うのか？
- ・主成分分析に関する数学的説明
- ・主成分分析の活用例
- ３．主成分分析と因子分析の違い
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- ・主成分分析と因子分析の比較
- ・主成分分析と因子分析は仲が悪い？
- ４．演習
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- ・演習①⇒中学生166名の9科目の成績から生徒の特長を抽出する
- ・演習②⇒缶コーヒーのアンケート結果（3項目で5段階評価）から消費者の好みを分析する
- ・演習③⇒野球のピッチャー11人の成績（11項目）からピッチャーのタイプを分析する
- 主成分分析の考え方・理論がわかるようになること
- 基本的な主成分分析ができるようになること
「主成分分析をやってみたけど難しそう。というかExcelだとできないし・・・」という方も多いのではないでしょうか。この講座では、フリーソフト「R」を使って主成分分析のやり方を学びます。まず、主成分分析の考え方と理論を説明します（難しい数学的説明はありませんので、安心してください）。考え方を理解したの後は、3つの演習に取り組んでいただきます。演習は、主成分分析の使い方（データの種類と分析の目的）がイメージしやすい事例としていますので、一通り終えた後は、自身の業務データでチャレンジすると効果的です。仕事で役立てるには“実際にデータ分析ができてこそ”となります。是非最後までやってみてください。
なお、「『R』ってなんだ？」「プログラミングなんてできない！」という方は、別講座となりますが、【今日からできる「R」の使い方】をご検討ください。荒川先生（本講座と同講師）が丁寧かつ分かりやすく説明していますので、すぐに使えるようになります。
22,000円（税込）
※「多変量解析コース／全3講座」を受講の場合、受講料は全部で33,000円（税込）となります
100分
アカウント発行日から4週間
※テキストは申込の翌営業日以内（休日を除く）に発送
カード決済または請求書送付後の振込
カードでのお支払いをご希望の方は申込時にその旨をご記入ください。
お申込みフォームから（支払い期限：請求書発行日の翌月末まで）