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数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書)
 
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数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書) (新書)

岡嶋 裕史 (著)
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商品の説明

出版社/著者からの内容紹介

グーグル、アマゾンWeb2.0時代に必須の技術を、本質から理解する

データマイニングが従来の統計分析と一線を画して語られるのは、取り扱う情報が質と量の両面において異なるからです。(略)
統計分析は情報が高コストであった時代に確立された学問体系です。それは、できるだけ小さい情報量から、世界の姿を知ろうとする試みだと換言できます。一方で現代は巷に情報があふれかえっています。その差が指し示すのは、分析対象が深度を増すことであり、従来は分析対象にしなかった/できなかった情報も対象にできる、すなわち、対象の幅が拡がることでもあります。このように質的にも量的にも変化した分析対象に対して、異なるアプローチ方法が用意されるのは、必然でもあるでしょう。(「まえがき」より)



内容（「BOOK」データベースより）

グーグル、アマゾン―Web2.0時代に必須の技術を、本質から理解する。
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5つ星のうち 4.0 続編が欲しいですね, 2006/10/26
By 電電太郎 (大阪府吹田市) - レビューをすべて見る
私も文系という言い訳のもと、書籍の中に数式を見るだけで、
思考停止してしまうので、飛びついて買いました。

私個人的な感想では、回帰分析、クラスタ分析など、
数式を使わずに、丁寧に分かりやすく説明を書いてあり、
前半は、納得と満足をかみ締めながら読み進んだが、
あと一歩細かく、具体的な手法論などに触っていただけると
よりよかったような気がします。

後半は、失礼ながらデータマイニングとは関係のない話に
終始し、ちょっと物足りなさを残した読了でした。

興味をまず持つという目的なら良い本ですし、
是非続編が出て欲しい一冊です。


第1章 隠れた法則を見つける技法
第2章 ビジネスで使われるデータマイニング
第3章 データマイニングの手順
第4章 落としどころを探る―回帰分析
第5章 効率的に判断する―決定木
第6章 分けることは分かること―クラスタ分析
第7章 複雑な分類―自己組織化マップ
第8章 買い物かごの中身は?―連関規則
第9章 神経をまねしてみる―ニューラルネット
第10章 データマイニングと情報管理
第11章 監視社会とデータマイニング
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17 人中、14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 2.0 もう少し手法を掘り下げて欲しかった, 2006/6/7
By 山田晃嗣 (神奈川県横浜市) - レビューをすべて見る
「データマイニング」だけを看板にしても、きっと本は売れないだろう。
この本の場合は、帯や広告で「Web2.0」や「グーグル」を全面に押し出して
「Web2.0で必須の技術なんですよ」とアピールして売上げ増を狙っている。
それはそれである程度の効果はあったのだろう。
それはさておき内容についてコメントしよう。

この本は確かに判りやすい。
学術的なデータマイニングについて全く知らなくても、
少々のマーケティングと少々のITの知識があれば、誰でも理解できるだろう。
少なくとも、Amazonのサイトの「おすすめの商品」がどのように選ばれるか、
その秘密がわかるはずだ。

説明の「例」として、ガンダムやら軍用機やらメイド喫茶やらの
「おたく系」の文化が題材として使われるのは、
人によっては理解の妨げになるかもしれないが、まあいご愛嬌か。

個人的にはもの足りない内容だった。
私にとってはほとんどが既に知っている内容。
Web2.0関連に興味があるなら、「ウェブ進化論」のほうがお奨め。
「ウェブ進化論」を読んだ人なら、あえて重ねて読む必要は薄い。

「数式を使わない」と謳っている以上、
深い話ができないのは理解できるが、
それにしてもデータマイニングの手法をもう少し掘り下げることは出来るのでは。
特に、ガンダムやらのおたく系の例を使った説明が冗長すぎるように思えたので、
そこをすっきりさせれば掘り下げた説明は可能なように思う。

この本を進めるとしたら、
情報系の大学生がゼミの専攻を選ぶにあたって、
「データマイニングのゼミがあるけど、データマイニングって何？」
と思ったときくらいだろうか。
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7 人中、6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 数式を使わないデータマイニング入門, 2006/12/19
数式は使わなくても、負の数を２回掛けると正の数になるとか、グラフの見方にアレルギーがある人は止めたほうが良い。でも、データマイニングに興味のある人や、データウェアハウスに携わる人など分析に携わる人にお勧めです。デートに成功した確率など笑えるような身近にある出来事を例にとってやさしく解説しているので頭の整理にも丁度よい。分析に疲れた人も初心に帰った内容により、これからの進む道が見えてくるかもしれません。そして、データマイニングを行えば何でも分かると言えばそうではない。むしろ、データマイニングで新しいルールを見つけても、それが現実に役立つルールであることは少ないと警告を鳴らしているので一読の価値はあると思います。
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