データマイニング

書籍情報
シリーズ名データサイエンス・シリーズ 全12巻 【3】巻
ISBN978-4-320-12002-0
判型A5 
ページ数184ページ
発行年月2001年09月
本体価格2,700円
データマイニング 書影
データマイニング

現代の情報化社会ではデータの蓄積と運用が非常に重要で,それらのデータ解析が企業経営の命運や研究業績の正否を決するといっても過言ではありません。集められるデータは宝の山ではありますが,そのままにしていてはその山に埋もれてしまい,何の成果も得られなくなってしまいます。巨大なデータ群をうまく使い,真に有用な「宝」を掘り出して活用するには数々の技術が必要となるのです。データマイニング(データベースからの採鉱)とはこのような技術を総称したものであり,現代社会を生き抜くために必須のコンセプトとなっています。実社会では既に,保険の設計・コンビニの品揃えや棚への配置決定・ダイレクトメールの送付先選定など,非常に身近なところで活用されています。
データマイニングには多くの切り口と手法がありますが,本書ではデータサイエンスの枠組みにおいて主に計算機とデータベース技術の観点から,その基本的な手法について述べ,実際のデータマイニングの設計と応用を紹介しています。

目次

第1章 序論 
1.1 データマイニングの役割
1.2 データサイエンスとデータマイニング
1.3 簡単なデータマイニングの例:バスケット解析
1.4 データマイニングシステムの構成

第2章 データベース
2.1 関係データベース
2.2 トランザクション
2.3 問合せ
2.4 集約演算
2.5 データウェアハウスとOLAP

第3章 相関ルール
3.1 アプリオリアルゴリズム
3.2 関係データベース演算による実装
3.3 分類階層つき相関ルール
3.4 並列アルゴリズム
3.5 視覚化手法
3.6 その他の拡張研究

第4章 数値属性相関ルール
4.1 1次元数値属性相関ルール
4.2 2次元数値属性相関ルール
4.3 一般化相関ルールによる方法
4.4 数値属性の離散化

第5章 決定木・回帰木
5.1 決定木の分割テスト
5.2 回帰木の分割テスト
5.3 決定木・回帰木の構築手法
5.4 多変量分割テスト
5.5 決定木・回帰木の調整
5.6 決定木・回帰木関連の諸問題
5.7 応用事例

第6章 クラスタリング
6.1 クラスタリングのアルゴリズム論
6.2 データマイニングでのクラスタリング

第7章 まとめ
7.1 データマイニングの実際
7.2 データマイニングのコミュニティ
7.3 データマイニングの課題

参考文献
索引