機械学習主成分分析・クラスター分析～プログラムなしではじめる入門講座～

2018/10/06(土)15:30 〜 17:30 開催

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機械学習, データ分析

イベント内容

昨今、機械学習が注目され、様々に活かされ実用されています。本セミナーでは、データ分析のなかでも重要な地位を占めている主成分分析とクラスター分析について学びます。さらに分析演習を通して主成分分析とクラスター分析を組み合わせた分析手法を学び、実務へ利用ができるようセミナーは構成されています。

○主成分分析とは？

教師なし機械学習のデータ解析手法の一つです。たくさんの量的な説明変数を、より少ない指標や合成変数に要約するためのツールです。この要約は「次元の縮約」と呼ばれ、要約した合成変数を「主成分」と呼びます。

【主成分分析を用いるケース】

・アンケート調査の結果分析で活用主成分分析で最も多い活用法は、顧客満足度調査やブランドイメージ調査、利用者調査なあどのアンケート結果の分析です。数多くの質問に対する顧客の回答データを主成分分析し、総合評価をだしたり、顧客が重要だと考える点を推測したりするのに応用されています。

・メディアの企業や商品評価で活用新聞やテレビなどのメディアで掲載される企業ランキングは、一般に主成分分析での総合指標によって評価されています。たとえば日本経済新聞の環境経営度調査や品質経営度調査でも、主成分分析の主成分によるランキングが採用されています。

○クラスター分析とは？

教師なし機械学習のデータ解析手法の一つです。クラスター（cluster）とは英語で「房」「集団」「群」のことで、似たものがたくさん集まっている様子を表します。「クラスター分析」とは、異なる性質のものが混ざり合った集合から、互いに似た性質を持つものを集め、クラスターを作る手法です。本セミナーではK平均法(K-means)と非階層クラスータ分析について学びます。

【クラスター分析を用いるケース】

クラスター分析では生活者の購買データやアンケート調査などから、生活者や商品をグループに分けます。そのため、会員登録時に記入もしくは入力するような属性情報による分類とは違った分類を可能にします。例えばマーケティングの現場では、顧客層の特性分け分析、店舗の取り扱い商品構成の分析のような目的で活用されています。

○受講対象例

文系／理系問わず機械学習に興味のある方
主成分分析／クラスター分析について知りたい方
主成分分析／クラスター分析を使ったデータ処理、解析をしてみたいと考えてる方
PythonやRを使ったプログラミング経験のない方も歓迎です

○セミナー内容

主成分分析の仕組みを理解する K平均法の仕組みを理解する 活用法を理解する 計算結果を解釈する *フリーソフト“WEKA”による主成分分析・クラスター分析の実装

○セミナー監修、担当講師

門田　実（かどた　みのる）

＜講師略歴＞
ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、首都大学非常勤講師（物理学）、フィラデルフィア州立大学（Temple University,Japan）国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

○参加費（受講料）