2023.11/13 データをどのように活用するのか

科学では現象から真理を導き出すことが重要であるが、技術では現象に潜む機能を取り出し、安定に動作させる工夫が大切である。タグチメソッドはそのための有効な一つの手法である。

現象に潜む機能について、その動作を支配する仕組みなり、動作の規則性が明らかであれば、シミュレーションは、問題解決の一手法として活用できる。

シミュレーションにより、多数のデータを生成させて、そのデータマイニングにより問題解決する方法もシミュレーションの一手法となるが、その時に回帰と分類する手法が必要になる。

多変量解析は、１９７０年から実績のある手法であり、これは技術者ならばいつでも活用できる状態にしたい、と思い、弊社ではそのツールを無料で開放している。

多変量解析であれば、重回帰分析と主成分分析で回帰と分類の問題を解くことができる。このほかに統計手法として様々な方法が開発され、最近は人間の思考回路を模した、すなわちAI的アルゴリズムとしてパーセプトロンを活用する問題解決法も利用可能だ。

これらを自由自在に扱うには、Pythonを身に着けておく必要がある。ゆえに１２月の無料セミナーではPythonの入門も１日必要ではないか、と悩んでいる。

とりあえず１２月の無料セミナーは以下のプログラムで行い、多変量解析だけでも弊社のプログラムを使えば問題解決できるレベルまで目指したい。

なお、テキスト購入者には、セミナーで紹介したPythonプログラムを無料配布する。

１．問題解決とは

（１）トランスサイエンス時代の問題解決法

（２）これまで登場した問題解決法の例

（３）そもそも「問題」とは何か

（４）システムシンキング

２．データサイエンス概略

（１）科学とデータサイエンス

（２）AIブームとデータサイエンス

（３）データサイエンスの各種手法の特徴

（４）データサイエンスを活用するコツ

３．Python概略

（１）AIブームとPython

（２）Pythonを習得するコツ

４．用途の広い多変量解析

（１）多変量解析概説

（２）重回帰分析

（３）主成分分析

５．データサイエンスを活用した問題解決事例

（１）シミュレーションで生成したデータ活用事例

（２）重回帰分析活用事例と他の回帰手法との比較

（３）主成分分析活用事例

カテゴリー : 一般