内容説明
テキストデータのデジタル化とデータベース化により、広く注目され始めたテキストマイニング。本書では、企業の技術・事業・営業戦略構築に不可欠の研究開発動向と顧客ニーズの把握にテキストマイニングを適用し、技術経営の研究者と統計解析の研究者が協力して特許公報を解析した最新の研究成果を紹介する。
目次
技術経営とテキストマイニング
第１部 理論編（単語セットの進化によるテキストマイニング；多変量データ解析技術応用によるデータの特徴把握；テキストマイニング結果の時系列変化とＱ分析；カテゴリー創造型技術開発とマーケティング；花王・Ｐ＆Ｇ・ユニリーバの特許分析；戦略的知識創造と新たなコンセプト製品の開発）
第２部 実践編（特許テキストデータを利用したＴｅｘｔ Ｍｉｎｉｎｇ Ｓｔｕｄｉｏチュートリアル；特許テキストデータ解析のための基礎「Ｒ」）
著者等紹介
豊田裕貴［トヨダユウキ］
法政大学大学院社会科学研究科経営学専攻博士課程修了（博士（経営学））、東京ガス都市生活研究所・専門研究員などを経て、多摩大学経営情報学部准教授
菰田文男［コモダフミオ］
九州大学大学院経済学研究科博士課程修了（経済学博士）、山口大学経済学部助教授を経て、埼玉大学経済学部教授（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）
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感想・レビュー
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もりけい
2
特許という膨大な情報の中に埋もれている貴重な情報をいかに効率よく縮約するか、気づきを得るかという話です。青色LEDは窒化ガリウムで実現していますが、多くの研究者は実現前セレン化亜鉛の方が有効だと思っていたそうです。小さな情報からセレディピティを引き起こすにはまだまだテキストマイニングも進化が必要なようです。2014/11/03
