内容説明
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。
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
著者等紹介
岡嶋裕史［オカジマユウシ］
１９７２年東京都生まれ。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所勤務を経て、関東学院大学経済学部経営学科情報部門・関東学院大学大学院経済学研究科助教授。Ｗｅｂサービスイニシアティブ技術部会副部会長（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）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
ふろんた
15
わかりやすく説明するためのケーススタディで遊び過ぎてて、結局データマイニングって何っていう。。。2014/04/16
犬こ
13
ビッグデータや統計など、数式なく文章で説明しているので読み物としてとても面白かったです。Amazonは本でもうけているわけではない。Amazonが競争力の源泉とし、収入を得る糧にしているのは、データマイニングによって得られた分析結果である。に、インパクトありでした。2015/01/21
ネクロス
4
図書館本。微妙。各データマイニング手法のふわっとした内容説明。で、何？と言われると微妙。2014/06/29
issy
3
従来の統計分析とデータマイニングの違いは、手法の違いではなく、扱うデータの質と量の違い、そして結果の使用目的の違い。具体例が面白く読みやすい。最後はデータマイニングの発達による、社会の情報システム化、そして監視社会への危惧に話は及ぶ。自己防衛のため、社会が危険な方向に動こうとするのを「監視」するためにも、こういう知識の習得は必要。2010/03/08
yuno
2
だいぶ古い本ではあるが、とても分かりやすいので、データマイニングの概略を掴むには良い本（この頃からの進歩を自分でアップデートするとしたら、だけど）。データマイニングという手法があるわけではなく、いくつかの方法論の集合なので、今後そのうちのどれを自分が勉強すべきを決める指針になる。最後の監視社会の部分は、著者として言いたかったことなのかもしれないが、読者としては蛇足かなぁと思った。2019/07/06
