データ分析プロセス
1.1 データ分析で直面する課題の例
1.2 データ分析のプロセス
1.3 CRISP-DM
1.4 KDDプロセス
1.5 本書の目的と構成
第2章 基本的なデータ操作
2.1 データの入出力
2.2 データフレームのハンドリング
2.3 データテーブルのハンドリング
第3章 前処理・変換
3.1 データの記述・要約
3.2 欠損値への対応
3.3 外れ値の検出と対応
3.4 連続データの離散化
3.5 属性選択
3.6 次元削減
第4章 パターンの発見
4.1 予測モデルの構築
4.2 頻出パターンの発見
第5章 データ分析の例
5.1 分析計画の立案
5.2 データの理解
5.3 データの加工
5.4 予測モデルの構築
付録A 主な予測アルゴリズムの概要
A.1 決定木
A.2 ランダムフォレスト
A.3 サポートベクタマシン
付録B caretパッケージで利用できるアルゴリズム
付録C ELKIの使用方法
参考文献
索 引
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