『数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する 』
岡嶋 裕史 20060517 光文社 211p
last update: 20120110
■岡嶋 裕史 20060517『数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する 』，光文社， 211p. ISBN-10:4334033555 ISBN-13:978-4334033552 \735 [amazon]／[kinokuniya]
■内容
出版社/著者からの内容紹介
グーグル、アマゾン Web2.0時代に必須の技術を、本質から理解する
データマイニングが従来の統計分析と一線を画して語られるのは、取り扱う情報が質と量の両面において異なるからです。(略)
統計分析は情報が高コストであった時代に確立された学問体系です。それは、できるだけ小さい情報量から、世界の姿を知ろうとする試みだと換言できます。一方で現代は巷に情報があふれかえっています。その差が指し示すのは、分析対象が深度を増すことであり、従来は分析対象にしなかった/できなかった情報も対象にできる、すなわち、対象の幅が拡がることでもあります。このように質的にも量的にも変化した分析対象に対して、異なるアプローチ方法が用意されるのは、必然でもあるでしょう。(「まえがき」より)
内容（「BOOK」データベースより）
グーグル、アマゾン―Web2.0時代に必須の技術を、本質から理解する。
内容（「MARC」データベースより）
社会システムの運用に欠かせない存在となったデータマイニングがどのようなものなのか、概要を説明する入門書。データマイニングの定義から活用場面、具体的な手順、回帰分析、決定木などについて、わかりやすく解説する。
■目次
第1章 隠れた法則を見つける技法
第2章 ビジネスで使われるデータマイニング
第3章 データマイニングの手順
第4章 落としどころを探る―回帰分析
第5章 効率的に判断する―決定木
第6章 分けることは分かること―クラスタ分析
第7章 複雑な分類―自己組織化マップ
第8章 買い物かごの中身は?―連関規則
第9章 神経をまねしてみる―ニューラルネット
第10章 データマイニングと情報管理
第11章 監視社会とデータマイニング
■引用
■書評・紹介
■言及
＊作成：作成者：中田 喜一