Rによるデータマイニング入門

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株式会社 オーム社, Nov 20, 2015 - Computers - 244 pages

 

現実のデータマイニング事例をRで分析する!! 

 本書は、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第1部でRを使ったデータマンニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第2部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第3部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。


このような方におすすめRでデータマイニングを実行してみたい人 データ分析部門の企業内テキストとして主要目次第I部 R を使ったデータマイニングの準備 第1章 R によるデータ解析入門 第2章 データマイニングとは 第II部 データマイニング手法 第3章 回帰分析 第4章 ロジスティック回帰分析 第5章 決定木分析 第6章 サポートベクターマシン(SVM) 第7章 記憶ベース推論 第8章 クラスター分析 第9章 自己組織化マップ(SOM) 第10章 主成分分析 第11章 対応分析 第12章 アソシエーションルール 第III部 データマイニングの実践例 第13章 複数の手法による予測の評価 第14章 株価データを用いた総合指標の作成 第15章 SNSデータの分析
 

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Contents

63 数値予測の例
95
第7章記憶ベース推論
97
72 変数の基準化と標準化
103
第8章クラスター分析
105
82 階層型クラスター分析
106
83 階層型クラスター分析の実行
108
84 可視化の工夫
113
85 非階層型クラスター分析
117

135 因子型
16
136 リスト
17
137 データフレーム
19
14 外部データの取り込み
20
15 データの要約
21
16 パッケージのインストール
23
18 データの可視化
27
181 棒グラフ
28
182 ヒストグラム
31
183 箱ひげ図
32
184 散布図
34
185 層別のプロット
36
第2章データマイニングとは
39
22 CRISPDM
40
222 データの理解
41
224 モデリング
42
226 適用
43
232 予測と判別
44
235 ルールの発見
45
第II部データマイニング手法
47
第3章回帰分析
49
32 重回帰分析
55
第4章ロジスティック回帰分析
65
42 1 つの説明変数を用いた予測
66
43 2 つ以上の説明変数を用いた予測
73
第5章決定木分析
77
52 回帰木を用いた予測
85
第6章サポートベクターマシンSVM
89
62 カテゴリー予測の例
91
第9章自己組織化マップSOM
123
92 自己組織化マップによる分析例
124
93 自己組織化マップによる分類
134
第10章主成分分析
143
102 対象とするデータの準備
145
103 主成分分析の実行
149
第11章対応分析
155
112 多重対応分析
159
第12章アソシエーションルール分析
165
122 アソシエーションルール分析の実例
167
123 アソシエーションルール分析の応用例
176
第III部データマイニングの実践例
183
第13章複数の手法による予測の評価
185
132 判別の手法によるカテゴリー予測の比較
186
1322 決定木分析
191
1323 サポートベクターマシン
194
133 数値予測の手法による比較
195
1332 決定木分析
197
1333 サポートベクターマシン
199
第14章株価データを用いた総合指標の作成
201
142 株価データから総合指標の作成
203
第15章 SNS データの分析
209
152 Rによるツイートの取得
212
153 形態素解析
217
154 ワードクラウド
220
155 ネットワーク分析
221
索引
225
著者略歴
232
奥付
233

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