多変量解析手法と機械学習手法の連携を強化した「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」の改訂版を提供開始

SIサービス・システムサービス事業を手掛ける，株式会社日本科学技術研修所（所在地：東京都渋谷区，代表取締役：齋藤愛子）は統計解析パッケージ「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」の改訂版を，2020年12月21日(月)より提供開始します．

製品名：JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2
https://www.i-juse.co.jp/st/r/vp20

■機械学習手法で問題解決や課題達成
IoT時代の到来を迎えて，より精度の高い予測や柔軟な解析が必要とされています．
従来のSQC手法や多変量解析手法では解決のできなかった問題に対し，新たな選択肢として注目されている機械学習手法を搭載した「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」を開発・発売いたしました．

【特徴1】
機械学習手法に「分析パラメータ保存・読込」機能を追加しました．
各機械学習手法の「モデル設定」や「モデル評価方法」の設定内容をファイル保存し，それを再度読み込んで解析できます．
これにより，以前行った分析を再現したり，異なるデータに対して保存した条件での分析ができるようになります．

【特徴2】
多変量解析手法「主成分分析」，「非階層的クラスター分析(k-means法)」に「予測機能」を追加しました．
ワークシート上で予めマスクしたサンプル，またはキー入力(貼り付け)したデータから，主成分得点や所属クラスターの予測値を計算できます．
これにより，作成した主成分モデルや非階層的クラスターモデルによる任意データ(群)の予測や分析ができるようになります．

【特徴3】
多変量解析手法「判別分析・数量化Ⅱ類」，「ロジスティック回帰分析」，「非階層的クラスター分析(k-means法)」で指定可能な説明変数の数を255から1000に拡張しました．
これにより，大きなサイズのデータに対しても，前記手法の分析結果と機械学習手法の分析結果とを比較検討することができるようになります．
※ただし，搭載されているメモリ量やCPU処理能力によって，実際に解析できる変数の数や処理時間が変わります．

【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）
・データ前処理（データクリーニング，データ分割）
・データ可視化（モニタリング，濃淡散布図，密度プロット，等高線図，時系列グラフ）
・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，正則化ロジスティック回帰）
・分類・予測（k-近傍法，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）
・モデル評価（予測判定グラフ，誤判別表）

【稼働環境】
OS: Windows 10（64ビット版）
CPU：Intel Core i5-4XXX以上
メモリ：8GB以上
HDD：1GB以上の空き容量
ディスプレイ：1024×768(XGA)以上
ディスク装置：DVD-ROMドライブ

【価格】
JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2（スタンドアロン版）：270,000円(+税)
※使用期間制限の無い買い切り型のパッケージです

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株式会社日本科学技術研修所について
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本社所在地 ：東京都渋谷区千駄ヶ谷5-10-11
代表取締役社長：齋藤 愛子
設立年月日 ：1958(昭和33)年6月
事業内容 ：ソフトウェア受託開発，科学技術計算による解析，CRO事業，統計パッケージ開発 等

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本件リリースについてのお問い合わせ
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株式会社日本科学技術研修所 営業企画部 パッケージ営業担当
URL：http://www.i-juse.co.jp/st/contact.html
電話：03-5379-5210