here1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。いっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。価値ある情報や規則性を掘り出す(マイニング)技術の総称です。手軽に分析することができるようになりました。最近は人工知能との関わりで、再び注目されています。データマイニングは、やろうと思えば誰でも実行できる技術となっています。実際に、データマイニングの具体例はたくさんあります。個人での応用例としては、金融分野(株価やビットコインの価格予測など)や、スポーツや競馬の予測などで活用されています。ビジネスに活かすこともできます。売上をアップ新製品の開発のヒントを得るマーケティングに活用するといった応用が可能です。データマイニングのツールやソフトにはどんなものがあるの?フリーソフトがあればうれしいなぁデータマイニングの手法や事例にはどんなものががあるんだろうデータマイニングを勉強したいんけどおすすめな本ってあるのかな?なんて思われる方も多いのではないでしょうか。専門書や論文などを理解できるようになりたいあなたのために、データマインニングをサクッと勉強できる、おすすめの良書、11冊をご紹介します。(光文社新書)本書は、データマイニングとは?というところから、数式を使わずに、何ができて、どんな手法があり、どんな活用例があるのかなど、全体像をサクッとつかめる1冊です。データマイニングと統計処理はどう違うのか?や、ビジネスでの活用には、商圏を調べたり、顧客の傾向を知るといった事例が解説されています。データマイニングの手順の解説や、異常値や仮説の限界などの分析を行う上での注意点も示されています。クラスタ-分析、自己組織化マップ、連関規則、ニューラルネットなどが紹介されています。データマイニングから得られた結果にどんな意味を持たせるかは、人間次第という点も触れられており、結果をキチンと解釈するには、データマイニングのしくみを理解しておく必要がある点が明記されています。本書は、データマイニングの全体像をサクッとつかめる入門書となっています。(ブルーバックス)本書はデータマイニングの全体像を、わかりやすい具体例とともに理解されてくれる1冊です。データマイニングは、統計学と関わりが深いです。本書は(出版当時)の統計学の使われ方の空気感が歴史の流れとともにまとめられ、その中でのデータマイニングの位置づけが理解できます。なさなどの概念がわかりやすく説明されています。コード化といった内容がサクッとまとめらえています。人工知能や機械学習エンジニアの方にも必須の知識となっています。その後、具体的な手法の解説がされています。マップ、連関規則などが扱われています。それぞれ具体例が豊富にあり、初学者の方でも理解しやすい内容に工夫されています。数式がほとんどなく、あっても高校数学で理解できるようになっています。データマイニングの初学者の方が、専門的な入門書を読む前にサクッと目を通しておくと、その後の学びが加速する1冊となっています。Text)本書は、データマイニングの教科書として、大学学部の授業や企業の研修でもシッカリ使える1冊です。データマイニングの要素技術としては、統計学や機械学習の手法が使われていますが、本書ではあくまでデータマイニングを中心として解説がなされているところが特徴の1つです。統計や機械学習とはどんな関係なのか?といったことが解説されています。次にデータマイニングの基本的な手法として、初学者の方がまず理解してほしい、決定木、ルール、ナイーブベイズ、最近傍法、相関ルールが解説されています。その後、より高度な手法である、アンサンブル学習、クラスタリング、サポートベクトルマシン、帰納論理プログラミングの説明があります。これらの手法を使うことで、分類精度を高める、分類以外の問題を扱う、背景知識を利用する、属性が多い場合に対処する、といったことができるメリットが述べられています。手法が解説されています。結果の解釈のしかたを統計的検定の知識を交えながら説明がされ、実際のデータマイニングの業務を成功させるために気をつけることなど、実務で役立つ内容がまとめられています。最後に付録として、データマイニングのオープンソースである、フリーソフトのWekaが紹介されています。数式や疑似コードなども出てきますが、図や表などとともに、日本語でシッカリとわかりやすく解説されているので、初学者の方でも理解しやすく工夫されているのがうれしいところです。本書は、データマイニングの教科書として、基礎からシッカリ学びたいあなたにおすすめの1冊となっています。(シリーズ・オペレーションズ・リサーチ)本書は、データマイニングについて、基本概念や代表的手法を学べるのはもちろんのこと、具体的な応用事例が豊富に示されているのが特徴的な1冊です。法や階層的クラスタリング)などの手法が具体例とともに説明されています。応用事例として、焼き肉店の注文データ、レセプトデータ、紙おむつのブランドロイヤリティ測定、オフィスビルの感性評価を考慮した賃料予測モデルなどがあり、グラフマイニングの応用事例として、室配置を考慮した賃料分析があります。それぞれ背景、分析データ、分析結果、その解釈、といった一連の流れが示してあるので、自社や自分のデータを分析する際にも参考にしやすいのではないでしょうか。知識が一部必要になる部分がある点にお気をつけください。本書は、大学学部レベルの数学と情報科学的な知識のある方が、データマイニングの事例をみながら、理論的な部分も学べる1冊となっています。手を動かしながら学べる1冊です。データマイニングというと難しいイメージがあるかもしれませんが、本書では数式などによる説明でなく、具体的な事例を使って、実際にデータマイニングしながら解説がされていきます。こんなデータをデータマイニングすると、こんな結果が出るんだ、ということを肌で感じながら学べます。5大機能(関数、グラフ、分析ツール、ピボットテーブル、ソルバー)を使って解決していきますので、初学者の方でもプログラミングの必要がありません。予測(回帰分析)、(経営などの課題の)最適化問題(ソルバー)、クロス表の解析、ヒット商品のコンセプトの開発(コンジョイント分析)、ソフトウェアのバグの収束(成長曲線モデル)、株の最適ポートフォリオなどを使って学ぶことができます。どれも身近な話題で、取り組みやすいのではないでしょうか。本書では、エクセルを使って、データマイニングでどんなことができるか、手を動かしながら学べる1冊となっています。できるように、わかりやすく解説された1冊です。データマイニングは目的別には(おおまかに)、1予測モデルをつくる、2特徴的なパターンを発見する、3分類する(クラスタリング)の3つがあります。用いた分析手順が、画面のスクリーンショットなど、図やイラストなどとともに丁寧にわかりやすく説明されています。理解でき、報告書や論文作成をスムーズに行いたいいあなたにおすすめの1冊となっています。本書は、オープンソースの統計解析ソフト「R」を使ったデータマイニングを行いたい方が、身近な例を使いながら、手を動かしながら勉強できる本となっています。マップ、連関規則、クラスター分析のわかりやすい解説に加え、サポートベクターマシン、ベイジアンネット、潜在意味解析などの手法もわかりやすい解説と、身近な具体例データのRによる分析実習を行うことができます。ニューラルネットによる偽札の見分けや在庫管理、決定木による不動産の鑑定、自己組織化マップによる小売業の特徴マップ、連関規則によるシングルモルトウイスキーの分析、クラスター分析による居酒屋メニューの分類、ベイジアンネットワークによる低出生体重児に関する医療データの分析、サポートベクターマシンによる偽札データの分析などなど、身近な例をつかって、Rを動かしながら、学ぶことが可能です。Rを使ったことない方向けに、Rの使い方の解説もされているのもうれしいところです。数式による数理的な解説というよりも、図やイラストなどを使ったわかりやすい解説を読んだら、Rを使って実際に分析しながら勉強をすすめていくように作られています。Rによるデータマイニングを、身近な例を使って、手を動かしながら勉強したいあなたにおすすめの書籍となっています。本書は目的が定まっている問題で活躍するデータマイニング手法(決定木、人工ニューラルネットネットワーク、最近傍アプローチ、記憶ベース推論、協調フィルタリング、生存分析など)の解説がビジネスに関係の深いケーススタディとともにまとめられています。どの顧客が立ち止りそうか?顧客が次回購入するのはいつか?それぞれの顧客にとって最良の提案はどんなものだろうか?優良顧客をみつけだすには?のような、ビジネスで悩みとなりやすい問題をデータマイニングで解決したいあなたにおすすめの本となっています。本書は、上の「予測・スコアリング編」の姉妹書で、探索的知識発見となっています。予測・スコアリング編では、目的や問題・課題がはっきりしている悩みについてのデータマイニングの活用でした。それに対して、探索的知識発見では、まだ認識されていない問題を発見したり、問題がデータからシンプルに定式化できない場合についてデータマイニングで解決していく、というコンセプトになっています。本書は、それらの方法論を具体例とともに学べる1冊です。法のアルゴリズムや解釈の仕方などが、決定木の活用と交えながら解説されています。他にも混合正規分布モデルや分枝型クラスタリング、凝集型クラスタリング、自己組織化マップなどが、それぞれの手法の特徴の解説、k-means法との違い、実用例などとともに解説され、これらをビジネスに関係するデータ例を通じて学ぶことができます。他にも、「マーケットバスケット分析」や「アソシエーションルール」について、マーケティングへの活用方法の解説や、グラフ理論に基づいた「リンク分析」によるソーシャルネットワークの分析・集団のリーダーの追跡・顧客の年齢の予測などの応用例が示されたり、顧客の声に耳を傾けるための「テキストマイニング」について、ニュース記事の分類などの例が示されています。本書は、ビジネス活用をするために、探索的データマイニングを1からシッカリ身につけたいあなたにおすすめの本となっています。本書2冊は、データマイニングの手法を、ビジネスへの適用例を通じて、具体的に勉強できる本となっています。Edition)」の手法部分の章の翻訳です。4)本書は、データマイニングをビジネスに活かすための方法論を勉強できる1冊です。データマイニングをビジネスに活かすには、理論や手法を理解し、ソフト・ツールを使えるだけでは不十分です。目標達成のために何をすべきか、それをすることでどれくらい目標達成にインパクトがあるか、どんなテーマがインパクトがあるか、といったことをデータマイニングを使って戦略的にビジネスを進めることが重要となります。本書では、データマイニングをビジネスに活用するために、データマイニングの手法やソフト・ツールの使い方にとどまらず、問題発見や問題解決の仕方、データマイニングの効果測定など、データマイニングをビジネスで最大限に活かす方法論が学べる1冊となっています。データマイニングの手法やソフトは理解したけど、ビジネスに活かすにはどうするの?という方に特におすすめの本となっています。データマイニングを使い、データが何を言っているのか理解するためのデータからの学習を解説した1冊です。データマイニングの文脈でも理解可能ですが、どちらかというと機械学習の文脈で解説されています。なし学習、ランダムフォレスト、アンサンブル学習、無向グラフィカルモデルなど、データマイニングにとどまらず、機械学習の手法を網羅的に詳しく解説された良書となっています。データマイニングや機械学習の手法を詳しく勉強したい方や、論文などを読む際に辞書的に使いたいあなたにも最適なおすすめ本となっています。いうわけで、データマイニングを勉強したいあなたにチェックしてほしい良書、11冊をご紹介しました。関連記事エクセル「人工知能」について「エクセル(Excel)」で学びたいあなたにおすすめの本はこちらです人工知能の発展が頻繁にニュースになるようになっています。...おすすめ「自然言語処理」の基礎から応用まで、全体像をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか。ディープラーニングもあります「自然言語処理」は手法を学べばだれでも無料で使える技術です。自然言語処理のポイントについて自然言語の3つの役割や4つの方法などをまとめました。自然言語処理の全体像をサクッとつかみたい方、1冊でカバーできるこちらのはいかがでしょうか。あわせて「リカレントニューラルネットワーク」「トピックモデル」「ベイズ推定」「ページランク」も学べますおすすめ現実の「不確実さ」を扱える「ロボット」を作りたいあなた、「確率論」に基づいたロボティクスはいかがでしょうか「確率ロボティクス」は、現実世界の不確実性に強い、確率統計の考え方を応用したロボティクスです。ベイズ理論を時系列に拡張したベイズフィルタを用いることで、センサーや移動の誤差を考慮したロボット制御が可能です。ロボットに興味があるあなた、確率ロボティクスを基礎から応用まで系統立てて学べるバイブルのような本はこちらですおすすめWebアプリケーションを開発したいあなた、基礎からスムーズに学べるこちらはいかがでしょうか【プロになるためのWeb技術入門】Webアプリを効率よく開発するには、「技術の要点」を効率よく、体系的に学ぶことが大事です。上達の早道は、要点を押さえた上で特定のプログラミング言語やフレームワークなどを使って、実際に開発してみることです。技術の要点と開発の手順を手取り足取り導いてくれる1冊です。「Webスクレイピング」は、Webから必要な情報を自動的に収集して、分析し、役立つ知見を生み出す一連のプロセスのことです。増え続けるWebの情報を1つ1つチェックするのは大変ですよね。これを自動的に行えるスクレイピングは、忙しいあなたの助けに、必ずなるはずです。スクレイピングで自由な時間を増やしたいあなたはこちらをどうぞPython「ゲームプログラミング」に「Python」で、プログラミングの基礎を未経験から入門したいあなたにおすすめの本や参考書はこちらをどうぞ現在、プログラミングは非常に注目を集めています。プログラミングを実行するには、様々なやり方があります。その中でも「Python(パイソン)」は特に人気となっています。ご訪問ありがとうございます。読書が好きで、多くの本に目を通しています。大量の書籍の中から読んで役に立った本、おすすめできる本を紹介して、読者の方が知ってよかった1冊に効率良く出会ってもらえたらと考えています。プログラミングと料理が好きです。今は脳や数学、物理を学ぶのも楽しいです。ご訪問ありがとうございます。読書が好きで、多くの本に目を通しています。大量の書籍の中から読んで役に立った本、おすすめできる本を紹介して、読者の方が知ってよかった1冊に効率良く出会ってもらえたらと考えています。プログラミングと料理が好きです。今は脳や数学、物理を学ぶのも楽しいです。タイトルとURLをコピーしました。