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データマイニングの極意―ExcelとS-PLUSによる実践活用ガイド-(トライアル版CD-ROM付き) 

書籍情報
ISBN978-4-320-01702-3
判型B5 
ページ数276ページ
発行年月2002年03月
本体価格3,700円
データマイニングの極意 書影
データマイニングの極意

 データマイニングとは,データをマイニング(採掘)して宝物(情報・知識・知見・仮説・課題など)を見つける手法・プロセスのことです。データマイニングの極意は「うまく」,「はやく」,「やすく」,「楽しく」です。
 多くの人が使っているExcelは実はデータマイニングツールを備えていますので,かなりデータマイニングが可能です。
本書の内容・特徴は以下のようになっています。
1.まずもっとも基本的な散布図と単回帰からはじまり、役に立つ重回帰分析がExcelを用いて可能であることを丁寧にわかりやすく解説しています。
2.Excelで解析可能な数量化理論1類、コンジョイント分析などもやさしく解説しています。
3.読者自身が自分の問題を解析できるようにExcelの操作も丁寧に説明しています。
4.事例はすぐ役に立ち、興味深いものを採用しています。
5.データマイニングは既に存在する(膨大な)データを扱うことからいうと、コンジョイント分析はその範疇に入らないと考えられますが、有効な手法なのであえて取り入れました。
6.S-PLUSでサポートしている回帰モデル、樹形モデル、クラスター分析、双対尺度法などの使用法を、事例を入れて解説しました。
7.ニューラルネットについても読者がすぐ使えるように、解析事例を用いて解りやすく解説しました。ニユ―ラルネットの普及に役立つと思います。
8.S-PLUSの役に立つ関数の使用法と事例を載せています。
9.豊富な演習問題と解答を載せました。

目次

第1章 データマイニングとは何か

第2章 相関と単回帰

第3章 重回帰分析-最適な回帰式を求める-

第4章 定性的な情報で注目しているデータの予測をしたり,要因分析をする-数量化理論1類-

第5章 最大電力需要を予測する

第6章 関連がありそうなデータを用いて予測する

第7章 コンジョイント分析と事例-リフォームのとき何を重要視するか?-

第8章 どんな出前寿司が人気があるのか-コンジョイント分析の事例-

第9章 クリエイティブを科学的に比較する-一対比較-

第10章 樹形モデルは非線形データに強い

第11章 非線形が得意なニューラルネット

第12章 双対尺度法と最適なクロス表

第13章 クラスター分析入門-手法を組み合わせて知見を得る-

第14章 人気アーティストの隠れファンを採掘する

第15章 役に立つS-PLUSの関数と利用法

演習問題
参考文献
索引
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