東京大学産学連携プロポーザル

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    菅澤 翔之助空間情報科学研究センター
    共同研究 寄 付 指導 研究会 講演
    統計的データ解析、数理統計学を専門分野とし、以下のような研究に取り組んでいる。 1.データサイエンス ビッグデータ時代と呼ばれる昨今では、データから新たな知見を発掘し価値を創造することが求められており、その中でデータサイエンスは中心的な役割を果たしている。このようなデータサイエンスを用いた新しい分析手法の開発やその理論的側面・空間情報をはじめとする様々なデータに対する応用に関する研究を行なっている。 2.データに潜む異質性 世の中のデータは様々な異質性を保持している。例えば、「失業率が犯罪率に与える影響」は地域(市区町村)ごとに異なる可能性があり、「ある治療を施したときの効果」は患者ごとに個人差があると考えられる。このような異質性を考慮しない分析方法は、誤った結果・解釈を導いてしまう可能性がある。このような異質性に注目したデータ分析方法・効率的なアルゴリズムの開発およびその理論解析について研究を行なっている。 研究成果や解析手法の応用に関心を持つ企業との連携を希望する。
    共同研究 寄 付 学術指導 研究会 講演・アドバイザー

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    菅澤 翔之助空間情報科学研究センター
    共同研究 寄 付 指導 研究会 講演
    統計的データ解析、数理統計学を専門分野とし、以下のような研究に取り組んでいる。 1.データサイエンス ビッグデータ時代と呼ばれる昨今では、データから新たな知見を発掘し価値を創造することが求められており、その中でデータサイエンスは中心的な役割を果たしている。このようなデータサイエンスを用いた新しい分析手法の開発やその理論的側面・空間情報をはじめとする様々なデータに対する応用に関する研究を行なっている。 2.データに潜む異質性 世の中のデータは様々な異質性を保持している。例えば、「失業率が犯罪率に与える影響」は地域(市区町村)ごとに異なる可能性があり、「ある治療を施したときの効果」は患者ごとに個人差があると考えられる。このような異質性を考慮しない分析方法は、誤った結果・解釈を導いてしまう可能性がある。このような異質性に注目したデータ分析方法・効率的なアルゴリズムの開発およびその理論解析について研究を行なっている。 研究成果や解析手法の応用に関心を持つ企業との連携を希望する。
    共同研究 寄 付 学術指導 研究会 講演・アドバイザー

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