統計的品質管理と機械学習の役割がわかる。本書では「従来の統計的品質管理の効用」と「機械学習の必要性」が明確に説明されている。
もくじ情報：第１章　ものづくりにおけるデータ分析；第２章　データ可視化；第３章　層別；第４章　情報の要約；第５章　予測；第６章　分類；第７章　外れ値検出；第８章　相関分析；第９章　総合演習

渡邉　克彦(ワタナベ　カツヒコ)
東京理科大学基礎工学研究科修士課程修了。トヨタ自動車（株）第３電子技術部に入社。その後、ＴＱＭ推進部、ＳＱＣグループのグループ長として応答曲面法、信頼性、品質工学、感性評価などの社内講座における質向上の取組みを行う。現在は、ＳＱＣおよび機械学習におけるデータ分析の普及推進や実践活用の支援に従事。社内およびトヨタグループのデータ分析推進・指導アドバイザ。日本規格協会講師、中部品質管理協会講師。受賞歴・著作、２０１１年（一社）日本品質管理学会第１回Ａｃｔｉｖｉｔｙ　Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｍｅｎｔ賞。２０１３年（株）日本科学技術研修所第１０回ＪＵＳＥ－Ｓｔａｔ　Ｗｏｒｋｓ活用エキスパート賞。『開発・設計に必要な統計的品質管理』（共著、日本規格協会、２０１５年）。２０１６年度日経品質管理文献賞受賞（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）