出版社内容情報
ビッグデータの定義のひとつに「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」がある。有象無象のデータの中から「使える情報」を見つけ出すため，古典的な統計的方法から，複雑な代数的・確率的計算を伴う方法まで様々な分析法が利用されている。本書では，主要なデータ分析法のひとつとして多変量解析法を中心に紹介する。さらに，協調フィルタリング，PageRankアルゴリズム，非負値行列分解等の手法についても紹介する。データ分析法の原理を線形代数学的な観点から理解することを目的とする。各手法の原理を説明するのに必要な線形代数学，数理最適化，統計学の関連知識も同時に学習する。
第1章 ベクトル
第2章 要約統計量と相関
第3章 無相関検定
第4章 協調フィルタリング
第5章 クラスター分析
第6章 最適化問題と求解法
第7章 行列：一次変換，特に直交変換
第8章 Gram-Schmidtの直交化技法と直交分解
第9章 非負値行列分解
第10章 行列式
第11章 回帰分析
第12章 固有値と固有ベクトル
第13章 主成分分析
第14章 因子分析
第15章 PageRankアルゴリズム
第16章 判別分析
第17章 林の数量化理論と数量化I類
第18章 数量化II類
第19章 数量化III類
第20章 数量化IV類
原田 史子［ハラダ フミコ］
島川 博光［シマカワ ヒロミツ］
目次
線形代数学 ベクトル
統計学 要約統計量と相関
統計学 無相関検定
その他のデータ分析法 協調フィルタリング
多変量解析 クラスター分析
数理最適化 最適化問題と求解法
線形代数学 行列―一次変換、特に直交変換
線形代数学 Ｇｒａｍ‐Ｓｃｈｍｉｄｔの直交化技法と直交分解
その他のデータ分析法 非負値行列分解
線形代数学 行列式
多変量解析 回帰分析
線形代数学 固有値と固有ベクトル
多変量解析 主成分分析
多変量解析 因子分析
その他のデータ分析法 ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム
多変量解析 判別分析
多変量解析 林の数量化理論と数量化１類
多変量解析 数量化２類
多変量解析 数量化３類
多変量解析 数量化４類
著者等紹介
原田史子［ハラダフミコ］
２００７年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。立命館大学情報理工学部助教、講師を経て、現在、（株）コネクトドット顧問、博士（工学）。専門はデータ工学
島川博光［シマカワヒロミツ］
１９８６年京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程修了。三菱電機（株）を経て、２００２年立命館大学理工学部教授。現在、立命館大学情報理工学部教授、博士（工学）。専門はデータ工学（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。
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