技術者のための実務で役立つ多変量解析入門
【②明日から使える“主成分分析”】

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授　兼　教育研究推進室長 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㈱（現：㈱SUBARU） スバル技術研究所に勤務し、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。2013～2021年まで愛知工科大学工学部にて准教授・教授として勤務。2021年4月より現職。また、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。博士（学術）。専門は、自動運転におけるヒューマンファクタ、統計科学・機械学習の応用。現在は、「自動運転におけるヒューマンファクタ」、「自動運転の過信・依存を抑制するヒューマンインタフェースの開発（主に香り空気砲の開発）」、「津波避難時の危険予知意識向上研究」、「実社会適用を目指した統計科学・機械学習の応用（主に畜産，インフラ管理，医用画像診断など）」などの研究に取り組んでいる。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『Excelによるやさしい統計解析』（オーム社、2020年）などがある。
【荒川先生のオンデマンド講座】
オンデマンドで学ぶ！実務で役立つ統計解析【統計基本コース（３講座版／４講座）】
多変量解析コース／全3講座
PYTHONプログラミング入門Ⅰ・Ⅱ【セット講座】
機械学習のイロハ（2023年5月25日のオンラインセミナーのアーカイブです）
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＜ゴール＞
・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
＜講義概要＞
　「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。

＜プログラム＞
１．多変量解析とは
２．主成分分析とは
　・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
　・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
　・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