教員紹介

専門分野

データマイニング, 統計的学習理論, 応用データ解析

経歴

出身地：東京都
最終学歴／学位：工学博士（早稲田大学 1990年）「多次元的数量化方式の研究」
研究室：理工学部 2号館 311-1号室
所属学会：日本経営工学会，日本品質管理学会，応用統計学会，日本オペレーションズ・リサーチ学会，日本人工知能学会，日本マーケティング・サイエンス学会，Institute for Operations Research and the Management Sciences
専門分野：経営工学、統計的品質管理、統計学
担当科目：確率統計２、融合型PBLなど

研究概要

デジタル化され大量に収集／蓄積されたデータを扱う方法として，データマイニングなどデータ解析の技法とその応用の方法を研究し、「データでものを言う」（意思決定する）方法を考えている。

研究内容

• ID付POSデータなど多量データに対するデータマイニング手法の開発とその応用
• 自己組織化マップ、樹形モデルや一般化線形モデルなどの統計モデルの開発
• 統計的品質管理、モニタリングデータなど各種分野のデータに対する分析法の開発と応用

研究業績など

https://researchmap.jp/sekiyoichi1960

専攻分野・研究内容紹介

情報技術の進歩とともに，低コストでの広域的即時的双方向の情報交換が可能となり，デジタル化されたデータが大量に収集／蓄積されるようになってきています。このようなデータは，１件１件はさほどの情報を持ちませんが，集まれば「データでものを言う」（意思決定する）可能性が開けてきます。このようなデータを扱う方法として，樹形モデルや自己組織化マップネットワーク表現学習などデータ解析の技法とその応用の方法論を研究しています。