書籍の概要 この本の概要 本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で,「統計的なモデリングとは何か?」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは?」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など,ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント,さらにRとPythonを利用し,データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析,機械学習を学び,現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。 こんな方におすすめ データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方 データサイエンティストになりたい方 目次 第1章 データサイエンス入門 1. 1 データサイエンスの基本 1. 1. 1 データサイエンスの重要性 1. 2 データサイエンスの定義とその歴史 1. 3 データサイエンスにおけるモデリング 1. 4 データサイエンスとその関連領域 1. 2 データサイエンスの実践 1. 2. 1 データサイエンスのプロセスとタスク 1. 2 データサイエンスの実践に必要なツール 1. 3 データサイエンスの実践に必要なスキル 1. 4 データサイエンスの限界と課題 コラム ビジネス活用における留意点 第2章 RとPython 2. 1 RとPython 2. 1 RとPythonの比較 2. 2 R入門 2. 1 Rの概要 2. RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習【増補改訂版】：書籍案内｜技術評論社. 2 Rの文法 2. 3 データ構造と制御構造 2. 3 Python入門 2. 3. 1 Pythonの概要 2. 2 Pythonの文法 2. 3 Pythonでのプログラミング 2. 4 NumPyとpandas 2. 4 RとPythonの実行例の比較 2. 4. 1 簡単な分析の実行例 第3章 データ分析と基本的なモデリング 3. 1 データの特徴を捉える 3. 1 分布の形を捉える ─ ビジュアルでの確認 3. 2 要約統計量を算出する ─ 代表値とばらつき 3. 3 関連性を把握する ─ 相関係数の使い方と意味 3. 4 Rを使った相関分析 ─ 自治体のデータを使った例 3. 5 さまざまな統計分析 ─ 理論と実際の考え方 3. 2 データからモデルを作る 3. 1 目的変数と説明変数 ─ 説明と予測の「向き」 3.
2 簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果 3. 3 ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析 3. 4 複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用,モデル間の比較 3. 5 線形回帰の仕組みと最小二乗法 3. 3 モデルを評価する 3. 1 モデルを評価するための観点 3. 2 この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定 3. 3 モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数 3. 4 モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度 3. 5 残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット 3. 6 説明変数同士の相関 ─ 多重共線性 3. 7 標準偏回帰係数 第4章 実践的なモデリング 4. 1 モデリングの準備 4. 1 データの準備と加工 4. 2 分析とモデリングの手法 4. 2 データの加工 4. 1 データのクレンジング 4. 2 カテゴリ変数の加工 4. 3 数値変数の加工とスケーリング 4. 4 分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換 4. 5 欠損値の処理 4. 6 外れ値の処理 4. 3 モデリングの手法 4. 1 グループに分ける ─ クラスタリング 4. 2 指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析 4. 3 一般化線形モデル 4. 4 2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰 4. 5 セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木 4. 4 因果推論 4. 1 データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論 4. Rで学ぶデータサイエンス 統計データの視覚化. 2 因果関係に基づく変数選択 第5章 機械学習とディープラーニング 5. 1 機械学習の目的と手順 5. 1 機械学習の基本 5. 2 機械学習の手順 5. 3 データの準備に関わる問題 5. 4 特徴抽出と特徴ベクトル コラム 機械学習と強化学習 5. 2 機械学習の実行 5. 1 機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn 5. 2 機械学習アルゴリズムの例 ─ ランダムフォレスト 5. 3 機械学習アルゴリズムの例 ─ サポートベクターマシン 5. 4 機械学習の実行例 5. 3 ディープラーニング 5. 1 ニューラルネットワーク 5. 2 ディープラーニングを支える技術 5. 3 ディープラーニング・フレームワーク 5. 4 ディープラーニングの実行 5.
一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴をもつデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。
5 生成モデル 著者プロフィール 有賀友紀(ありがゆき) 株式会社野村総合研究所にて,企業のIT活用動向に関わる調査・研究に携わる。大学での専攻(心理学)で定量分析を扱った経験から,データの適切な活用と課題解決が定着するよう施策検討を行っている。データサイエンスに関する社内研修の企画・コンテンツ作成と講師も手掛ける。修士(人間科学)。 大橋俊介(おおはししゅんすけ) 修士(工学)を取得後に株式会社野村総合研究所入社。入社後はサプライチェーン領域でデータを活用したコンサルティングをきっかけにデータサイエンス業務に従事する。現在は,幅広い業種・業務領域において機械学習や混合整数計画などの最適化を用いた業務の効率化・高度化を実施。 この本に関連する書籍 Kaggleで勝つデータ分析の技術 データサイエンスの認知の高まりとともに,データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームで...
Data Scientist データサイエンティストとは 現在、情報機器やインターネットの発達により収集や蓄積が可能なデータが増大しています。データサイエンティストには明確な定義はありませんが、それらのデータを処理をするだけでなく、分析して企業や組織の意思決定に活かすことのできる専門人材であるといわれています。 米Gartner社は、国内でビッグデータ関連の雇用が36万5000人増える見込みがあるにもかかわらず、実際に雇用条件を満たせる人材は11万人程度であるため(※1)、将来約に25万人のデータサイエンティストが不足する、と予想しています。今後も企業や組織でのデータサイエンティスト人材のニーズは一層増してくると予想されています。 Udemyはオンラインラーニングで、日本のデータサイエンティスト人材の育成に貢献します。 ※1出典:IT media エンタープライズ「201x年に情報システム部門はどうするべきか?
データサイエンスの基礎を学びながら、PythonとRの基本も同時に身につくお得な本です! Larose, Chantal D. 米国コネチカット大学で"Model‐Based Clustering of Incomplete Data(不完全データにおけるモデルベースクラスタリング)"の論文により、2015年にPh.
靴下やタイツ、サポーターなどの製造販売を行うイイダ靴下はこのほど、従来のマスクの上に被せるニット製の「マスクカバー」を自社ECサイトで販売を開始した。マスクカバーの販売を機に販促を強化していく。 販売するマスクカバーは1919年に創業した同社の靴下の製造技術を活かした商品。綿素材を使用しているが、ロンフレッシュ加工(天然有機系デオドラント加工)を行うことで、抗菌力も高めているという。佐賀県にある自社工場で製造から出荷まで一貫した体制を整えている。このため価格を抑えて販売できるという。 ストレッチニットマスクセット マスクカバーのPRや販促は、全て自社で実施。写真の撮影なども社員が協力している。「これをきっかけに、自社での販促力を強化していきたい」(同社)と話す。同社は現在、5つのECサイトを展開している。 マスク関連商品販売ページ
世界中の数十億の人々が、食品やモビリティの基本的ニーズを満たすためにビューラーのプロセス技術に接しています。 ビューラーは、プロセステクノロジーに特化したテクノロジーカンパニーとして、穀物加工、食品製造、先端素材製造に必要な設備やソリューション、サービスを提供しています。より良い世界の実現に向け、持続可能性、健康、安全性、そしてエネルギー効率を重視したイノベーションの創出に取り組んでいます。 ■ビューラーグループ沿革■ 1860年 創業者アドルフ・ビューラーがウッツヴィル(スイス)に鋳造工場を設立 1872年 穀物の製粉に使用するロールミルに初めて鋳造ロールを採用 2020年 グループ創業160周年を迎える ■ビューラー株式会社沿革■ 1974年 日本法人設立 2007年 地域製品開発研究センター(RADEC)を開設 2017年 地域製品開発研究センター(RADEC)を北関東サービスステーション内に移設 ■事業本部■ グレインズ&フード(穀物、食品および飼料向け加工・製造プロセス) コンシューマーフーズ(チョコレート、焼き菓子、コーヒー、ベーカリー製品などの加工・製造プロセス) アドバンストマテリアルズ(湿式粉砕、ダイカスト、光学薄膜製造ソリューション)
株式会社インダストリー・ワン のメンバー 藤井 絵里 インダストリー・ワン(IO)の人事担当しています! 自身と関わりを持って頂く全ての方々に、一緒に働いて良かったと思って頂けるよう、 IOを良い会社に、IOの事業を良いものにしていきたいと思いますので、 IO創業メンバーとして一緒に会社を創っていって下さる方大募集です! なにをやっているのか DXコンサルティング事業 及び DXプラットフォーム/ソリューション事業を手がけています。 コンサルティング事業:DX構想からPMOまで行い、真のDX実装によりプロジェクト成功に導いていく。 プラットフォーム/ソリューション事業:産業向けDXプラットフォーム・サービス開発を行い、幅広い産業への横展開を目指していく。 なぜやるのか DXの社会実装をリードする! 【UMIKARA（うみから）】魚と旅するマーケット. 三菱商事・NTTという異なる産業の知見を融合し、社会課題の解決にDXで挑みます。 デジタル技術を活用し業務プロセス、ビジネスモデル、産業構造を変革していこうというDXの機運がこれまでになく高まっている一方で、それを実行できている企業、DXにより成果を上げている企業は驚くほど少ないのが実状です。 そんな実状に対して、インダストリー・ワンは、確実にDXを推進する実行力を以て、産業全体を変革し、持続可能な世界を次世代に繋いでいきたいと思っています。 そんな思いに共感してくれる方、是非一緒に働きましょう。 どうやっているのか OUR MISSION 【Re-Design Myself, Co-Create the New Value】 「自らを変え、共創し、新たな価値を創造する」 ・Re-Design Myself 高い志と柔軟な思考により自らの変革を続け、産業全体の変革を推進する。 ・Openness and Trust 透明性を堅持した事業推進を行い、信頼される誠実な企業であり続ける。 ・Co-Creation 現場に寄り添い、常に顧客と共に、新たなる価値の創出に挑戦する。 こんなことやります 三菱商事が扱う広い産業(産業プラント、物流、エネルギー、リテイル、食品、ヘルスケア、都市開発、モビリティ、電力、化学品、金属資源等)のDX案件を推進して頂きます! 顧客の既存事業の正しい理解から、業務の可視化・再設計を行い、新たな事業や革新的な産業構造変革に向けた戦略・構想策定から実施。 当社のプロジェクトマネージメントメソッドを活用し、計画策定・多くのステークホルダーとの合意形成・PMOを行い、顧客の/産業全体のDXプロジェクトを成功に導いていくことを期待しています!
最終更新日:2021年8月3日 特色 食品トレー、弁当・総菜容器の最大手。新素材開発など技術力高い。リサイクルにも積極的 連結事業 【連結事業】トレー容器20、弁当・惣菜容器55、他製品2、包装資材20、他商品3(2021. 3) 本社所在地 〒721-8607 広島県福山市曙町1−13−15 [ 周辺地図] 最寄り駅 〜 千間土手東(バス乗り場) 電話番号 084−953−1145 業種分類 化学 英文社名 FP CORPORATION 代表者名 佐藤 守正 設立年月日 1962年7月24日 市場名 東証1部 上場年月日 1989年11月1日 決算 3月末日 単元株数 100株 従業員数 (単独) 944人 従業員数 (連結) 4, 753人 平均年齢 40. 8歳 平均年収 6, 740千円 データの更新頻度については こちら をご覧ください。 本社所在地の周辺情報 【ご注意】 この情報は投資判断の参考としての情報を目的としたものであり、投資勧誘を目的としたものではありません。 提供している情報の内容に関しては万全を期しておりますが、その内容を保証するものではありません。 万一この情報に基づいて被ったいかなる損害についても、当社および情報提供元は一切責任を負いかねます。 プライバシー - 利用規約 - メディアステートメント - 免責事項(必ずお読みください) - 特定商取引法の表示 - ヘルプ・お問い合わせ - ご意見・ご要望 Copyright (C) 2021 Toyo Keizai Inc. All Rights Reserved. (禁転用) Copyright (C) 2021 Yahoo Japan Corporation. (禁転用)
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