Rによるデータマイニング入門

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  • サイズ A5判/ページ数 230p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784274218170
  • NDC分類 007.6
  • Cコード C3041

出版社内容情報

現実のデータマイニング事例をRで分析する!!
 本書は、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第1部でRを使ったデータマンニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第2部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第3部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。

内容説明

大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法までを「R」を使ったアルゴリズムの例題を交えて丁寧に解説。データマイニング入門書として、またデータ解析部門のテキストとしても最適。

目次

第1部 Rを使ったデータマイニングの準備(Rによるデータ解析入門;データマイニングとは)
第2部 データマイニング手法(回帰分析;ロジスティック回帰分析;決定木分析;サポートベクターマシン(SVM)
記憶ベース推論
クラスター分析
自己組織化マップ(SOM)
主成分分析
対応分析
アソシエーションルール分析)
第3部 データマイニングの実践例(複数の手法による予測の評価;株価データを用いた総合指標の作成;SNSデータの分析)

著者等紹介

山本義郎[ヤマモトヨシロウ]
1992年3月東海大学理学部数学科卒業。1994年3月東海大学大学院理学研究科修了。1998年3月岡山大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了(学位取得)。6月北海道大学大学院工学研究科助手。2001年4月多摩大学経営情報学部助教授。2004年4月東海大学理学部数学科助教授。2011年4月~東海大学理学部数学科教授

藤野友和[フジノトモカズ]
1998年3月岡山大学理学部数学科卒業。2000年3月岡山大学大学院理学研究科修了。2003年3月岡山大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了(学位取得)。4月福岡女子大学人間環境学部助手。2007年4月福岡女子大学人間環境学部助教。2011年4月~福岡女子大学国際文理学部講師

久保田貴文[クボタタカフミ]
2002年3月岡山大学環境理工学部環境数理学科卒業。2004年3月岡山大学大学院自然科学研究科環境システム学専攻修了。7月岡山大学大学院自然科学研究科資源管理学専攻退学。8月岡山大学法学部助手。2006年4月岡山大学大学院社会文化科学研究科助手。2007年4月岡山大学大学院社会文化科学研究科助教。2010年8月統計数理研究所リスク解析戦略研究センター特任助教。2012年9月岡山大学大学院環境学研究科博士(学術)。2014年4月~多摩大学経営情報学部准教授(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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ユータス

2
オープンソースの統計解析環境Rでデータ分析を実行するための方法を紹介している本。教師あり学習と教師なし学習の両方について、基本的な手法が一通り紹介されており、全て実データを使って実際にコードを動かしてみることもできる。そんなに厚くなく理論の説明もないので、写経しつつでも一週間でやり切れる分量だと思う。より高度な手法が必要な場面も多々あると思うが、まずはこの本に書いてある内容は自在に使いこなせるようになりたい。本の最後では株価とSNSのテキストデータの分析例が紹介されているが、これはおまけって感じですね。2019/06/29

きよさん

1
いろいろな手法が一通り載っているのでカタログのように使えます。2018/06/07

Mikatas

1
レコード数多めのデータ分析手法の紹介。 マーケティング分野ならそのまま応用できそうだが、相場分析に使うには一捻り必要。捻り方がわからんから取り寄せたのだが、分野違いだったようだ。2018/02/11

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