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JUSE-StatWorks/V5
機械学習に関する取り組み

IoT時代の到来を迎え,ビッグデータを利活用したデータ解析をするため,新たな解析手法群を搭載した「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編」を開発中です.

最新情報

2019-01-11
「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編モニター版(期間限定版)」のダウンロード提供を開始しました.
2018-07-10
機械学習編に関する取り組みを公開しました.最新情報は随時,本ページに掲載いたします.

機械学習編の概要

「JUSE-StatWorks/V5機械学習編」は,StatWorks/V5の画面構成や操作性を継承しつつ,技術者が自らのパソコンを用いて機械学習手法が使えるパッケージを目指しております.データ入力と予測,予備解析やデータクリーニング,項目選択,パラメータ調整,クロスバリデーションの他,多彩なグラフ表示等の機能も充実させていく方針です.

本ページの内容はいずれも開発中のものです.今後変更される可能性があります.予めご了承ください.

製品概要
発売日 2019年度内(予定)
価格 未定
稼働環境 Windows 10(64ビット版)
取扱データ 変数の数:1シート最大 1,000
サンプル数:1シート最大 100,000
適用用途 研究開発,生産技術,製造管理,品質改善などの問題解決(予測や要因解析,異常検知,解釈支援)等

モニター版について

有償保守契約者様は「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編モニター版(期間限定版)」をダウンロードしてお試しいただけます(無償).使用期限は2019年3月31日までとなります.

お問い合わせ先

本モニター版に対するご質問や意見,ご要望等については 数理事業部 パッケージサポート係までお問い合わせください.ただし,技術的,理論的なお問い合わせについて,内容によってはお答えできない場合があります.予めご了承下さい.

主な搭載手法(予定)

StatWorks/V5 機械学習編に搭載予定の手法です.

分類 主な搭載手法
基本処理 ファイル入出力
ワークシート
基本解析,検定・推定
データクリーニング データクリーニング
データ可視化 濃淡散歩図
密度プロット
等高線図
情報要約 カーネル主成分分析
層別 混合ガウス分布
正則化回帰 リッジ回帰
lasso回帰
Elastic Net
分類・予測 サポートベクターマシン(SVM)
ランダム・フォレスト
外れ値検出 1クラスSVM 
因果分析 glasso 

出力画面例

データ可視化

カーネル主成分分析

混合ガウス分布(GMM)

リッジ回帰

Elastic Net

決定木,ランダム・フォレスト

glasso

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