データ解析屋の眼

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    製品品質に影響がある変数の選び方

    「ビッグデータの正体」(ショーンベルガー、クキエ、講談社、2013)には、「ビッグデータの時代には、暮らし方から世界との付き合い方まで問われることになる。特に顕著なのは、相関関係が単純になる結果、社会が因果関係を求めなくなる点だ。『結論』さえわかれば、『理由』はいらないのである」と書かれています。
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    2018.04.16

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    便利な線形回帰手法PLSの使い方【後編】

    便利な線形回帰手法PLSの使い方【後編】 注意1:精度向上のために変数選択をする PLSを用いれば、変数の数がサンプル数よりも多くてもモデルを構築することができます。しかし、だからと言って、変数選択をせずに、入力変数を全部使うのがよいというわけではありません。
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    2017.12.13

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    便利な線形回帰手法PLSの使い方【前編】

    便利な線形回帰手法PLSの使い方【前編】 私がPartial Least Squares (PLS)を使い始めたのは1990年代はじめ、大学院修士課程に在学していたときです。1996年に化学工学論文集に掲載された論文「物理モデルとPLSモデルを併用したナフサ分解炉スキン温度推定システムの開発」が、自分が第一著者として書いた初めての論文になりました。それからもう20年も経ちましたが、いまだにPLSを使っています。
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    2017.12.13

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    時系列データから手っ取り早く変数間の因果関係を調べる

    製造業では、製品の品質を良くするため、あるいは不良品の発生を抑制するために、製品特性に影響を与える要因を明らかにしたいというニーズがあります。もちろん、何らかの対策を取る必要があることから、要因となる操業条件を明らかにしたいというのが本音です。
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    2017.08.14

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    スモールデータエンジニアが呟きます

     製造業の現場では、データ解析の結果をなかなか受け入れてもらえないことが多くないでしょうか。 もちろん、製品特性を推定するにしても、

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    2017.04.21