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内容（「MARC」データベースより）
学部学生を対象に、データマイニングの入門から高度な手法まで、その基礎知識をやさしく解説したテキスト。データマイニングのオープンソースソフトであるWekaについても紹介する。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
元田 浩
1967年東京大学大学院工学系研究科原子力工学専攻修士課程修了。1972年工学博士。大阪大学名誉教授
津本 周作
1989年大阪大学医学部医学科卒業。1997年博士(工学)。島根大学医学部医学科教授
山口 高平
1984年大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻後期課程修了。工学博士。慶應義塾大学理工学部管理工学科教授
沼尾 正行
1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報工学専攻博士課程修了。工学博士。大阪大学産業科学研究所教授(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)
1967年東京大学大学院工学系研究科原子力工学専攻修士課程修了。1972年工学博士。大阪大学名誉教授
津本 周作
1989年大阪大学医学部医学科卒業。1997年博士(工学)。島根大学医学部医学科教授
山口 高平
1984年大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻後期課程修了。工学博士。慶應義塾大学理工学部管理工学科教授
沼尾 正行
1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報工学専攻博士課程修了。工学博士。大阪大学産業科学研究所教授(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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16 人中、15人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 4.0
大学院生向き,
By
レビュー対象商品: データマイニングの基礎 (IT Text) (単行本)
オーム社なので技術的な内容が多いのは予想どおりでした。説明はその手の大学院生やアカデミックな方々に向いた内容です。 仕方ないかもしれませんが、民間企業でテラバイトデータに向き合う人が読んでも残念ながらあまり参考になりません。実際のデータ事例が少ない気がします。しかし、理論的背景などを理解したい人や大学院生には向いてます。 SASやSPSSでデータ処理を担当してる方、解析を担当している方にとってのお勧めは第４章です。気の遠くなるような変数の数、ダミー化や欠損値処理などやりすぎて「コア」データを見つけられなくなり「どーすればいい？」と思ってる方にはとても参考になります。やみくもにデータを離散化してまいがちな方、もっと合理的かつ論理的な属性選択をしてみたい方にはとても参考になります。 通常、マイニングツールは非常に高価です。フリーのWekaを勧めることでもっとKDDを知ってもらいたいという著者の意気込みを感じます。
1 人中、1人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 3.0
初心者には多少…,
By アマゾン次郎 (兵庫県) - レビューをすべて見る
レビュー対象商品: データマイニングの基礎 (IT Text) (単行本)
書名に「基礎」とありますが、正直初心者には多少難解かと…。この本を読めば理論学習にはなるでしょうが、データマイニングソフトが使いこなせるようになる訳ではありません。
5つ星のうち 5.0
データマイニングの基礎を包括的に学べる教科書,
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レビュー対象商品: データマイニングの基礎 (IT Text) (単行本)
データマイニングにはいくつか流派がありますが、その中でも最もデータマイニングらしい手法の基礎を包括的に学べる教科書として大変優れています。丁寧に追えば学部学生でも十分に読んで理解できるよう比較的平易に書かれています。本書の特筆すべき点はデータマイニングにおける一連の分析プロセスにきちんと言及しているところです。データの前処理・変換や後処理について詳細に記述している日本語の書籍は現時点で他にないと思います。分析全体の8割を占めると言われるこの部分が分析結果の質を決めるといっても過言ではありませんが、それらノウハウが公開されることはほとんどなく、そういった点で大変貴重な情報源といえます。
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