【Live配信 or アーカイブ配信】ExcelデータをPythonで活かすデータ解析【実務講座】～研究DXのためのデータ活用・整理の実務～

（Live配信）606111
（アーカイブ配信）606163

ExcelデータをPythonで活かすデータ解析【実務講座】
～研究DXのためのデータ活用・整理の実務～
【Live配信 or アーカイブ配信】

★Excelデータをそのまま活かし、“解析できる形”に変える。
　Pythonで前処理・自動化から分析・予測まで、研究データ活用の実務を体系的に習得

このセミナーで学べる事
・Excel作業の自動化: 数十枚のシートやブックからのデータ抽出・統合技術
・データクレンジングの実務: 研究データ特有の欠損値処理、外れ値の検出、表記ゆれの修正
・高度な統計解析: Excelでは困難な多重比較や非線形回帰などの実装
・論文クオリティの可視化: Python（Matplotlib/Seaborn）を用いた再現性の高い図表作成
・機械学習の基礎: 実験データを用いた回帰分析や分類による予測モデルの構築手法

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■講師
和から(株)　経営企画室　室長　岡崎 凌　氏

■聴講料
１名につき５５,０００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４９,５００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　
【講座主旨】
研究現場におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の第一歩は、日々蓄積されるExcelデータの「整理」と「活用」の脱・手動化にあります。多くの研究者が、実験装置から出力される膨大なCSVやExcelデータの集計、グラフ作成に多大な時間を費やしており、本来注力すべき考察や次なる実験計画へのリソースが削られているのが現状です。
本講座では、プログラミング初学者の方を対象に、Pythonを用いてExcelデータを自由自在に操るための実務スキルを解説します。単なる構文の習得ではなく、「研究現場でよく遭遇する、そのまま分析を行うことが難しい複雑なデータ」を、いかにして解析可能な形に整えるかという「データ前処理」に重点を置いています。
さらに、整理されたデータを用いて、Excelの標準機能では限界がある統計解析や、研究の付加価値を高める機械学習の基礎についても触れます。「この実験条件を変えたら結果はどう変わるか」といった予測をデータから導き出す手法を、具体的な事例（化合物特性の予測やプロセス条件の最適化など）を交えて紹介します。本講座を通じて、データの収集から解析、報告書の作成までを一貫して自動化・高度化し、研究のスピードと質を劇的に向上させる手法を習得していただきます。

【講座内容】
第１部：Pythonの基本的操作とExcel作業の自動化
・PandasによるExcel高速処理: 複数シートの結合と特定データの抽出・書き出し
・【事例】実験装置の出力データ集約: 散在する数十個のCSV/Excelを1枚の表に自動統合
・定型処理のループ化: プログラミングならではの「繰り返し作業」の自動化
・解析プロセスと結果をセットで保存・共有する方法
第２部：効率的なデータクレンジングと前処理のテクニック
・「解析できるデータ」への変換: 表形式のデータ整理
・欠損値・異常値の検出と処理: 3σ法による外れ値の自動検出や平均値補完
・【事例】データスクリーニングの自動化：センサー異常や測定ミスを早期に発見する
・文字列の自動加工: サンプル名から「濃度」や「日付」などの変数を切り出す手法
・データの紐付け: 試薬管理表と実験結果をIDで結合し、情報の属人化を防ぐ
第３部：統計解析の実装と論文用グラフの作成
・記述統計と相関の可視化: ヒートマップによる多変数間の関係性の把握
・統計検定の自動実行: t検定による有意差の判定
・【事例】物理センサーの校正（キャリブレーション）
・論文クオリティの図表作成: Matplotlib/Seabornを用いた高品質なグラフ出力
・再現性の高い可視化: グラフの書式（フォント・解像度）を一括設定して統一感を出す
第４部：機械学習による予測・最適化へのステップアップ
・研究における機械学習の役割: 「説明」から「予測」へ
・重回帰分析による要因解析: どの実験因子が結果に最も影響を与えているか？
・【事例】物性予測モデル: 過去の配合データから未知の材料特性を推定する
・生成AI（ChatGPT等）の活用: AIを「コードを書く助手」にして学習を加速させる方法
【質疑応答】

◆◆講師プロフィール◆◆◆
専門分野：データサイエンス
略歴・活動・著書など：
人工知能（AI）の画像認識モデルの研究に従事。現在は和から株式会社にて経営企画室室長 兼 データサイエンティストとして、データ分析およびAIシステム開発を推進。「業務で使えるデータ活用を、誰でも再現できる形で伝える」ことをテーマに、統計学・機械学習の教育にも注力している。
Excelやプログラミングなどを活用した実践的な講座を開発し、法人向け研修を年間30社以上で実施。製造、アパレル、美容、医療など幅広い業界において、データ分析・AI活用の導入支援やコンサルティングを手がける。
また、TACやオンラインスクールでの教材提供、AI関連の専門学校や自治体での講演など、教育・発信活動にも幅広く取り組んでいる。

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