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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  本書はＥｘｃｅｌで役に立つ手法を紹介し、データマイニングの入門としました。Ｅｘｃｅｌではどうしても解けないが、Ｓ‐ＰＬＵＳで簡単に解ける事例を紹介し、データマイニングの上級技術者に進むためのノウハウとヒントを入れています。

• 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
  執筆者紹介

• 出版社からのコメント

  データマイニングを1ヶ月で学ぶ方

• 内容紹介

  　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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  上田 太一郎(ウエダ タイチロウ)
  データマイニングパートナー。データマイニングの普及のため東西奔走している

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 の商品スペック