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1.

図書

図書
トーマス・H.ダベンポート, ジェーン・G.ハリス, ロバート・モリソン著 ; 村井章子訳
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2011.5  326p ; 20cm
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2.

図書

図書
北上始, 黒木進, 田村慶一共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2013.10  vi, 167p ; 26cm
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1章 : データベースと情報社会
2章 : データベースの数学的基礎
3章 : 関係モデルの諸概念
4章 : 関係代数表現とSQL
5章 : データベースの設計
6章 : マルチメディアデータベース
7章 : データマイニング
8章 : パターンマイニング
1章 : データベースと情報社会
2章 : データベースの数学的基礎
3章 : 関係モデルの諸概念
概要: データベースの基礎的な概念を含む関係データベースを中心に、その原理について解説。データベースやビッグデータからの知識発見のために重要な役割を果たすデータウェアハウスや代表的なデータマイニング手法についても解説している。
3.

図書

図書
関部然著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2015.10  479p ; 24cm
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1 : イントロダクション
2 : インタフェース
3 : データ追加
4 : サーチ
5 : ダッシュボード
6 : アラート
7 : アドバンステクニック
8 : ビッグデータ分析の実例
巻末資料
1 : イントロダクション
2 : インタフェース
3 : データ追加
概要: あらゆるマシンデータをインデックス化。思いどおりに検索、見える化、分析する!Splunkの導入、活用を考えるすべての人にオススメ!
4.

図書

図書
Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman著 ; 岩野和生, 浦本直彦訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.7  xiv, 354p ; 27cm
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1 : データマイニング
2 : 大規模ファイルシステムとマップレデュース
3 : 類似したアイテムを探す
4 : データストリームのマイニング
5 : リンク解析
6 : 頻出アイテムセット
7 : クラスタリング
8 : ウェブ上での宣伝
9 : 推薦システム
1 : データマイニング
2 : 大規模ファイルシステムとマップレデュース
3 : 類似したアイテムを探す
5.

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図書
網野知博著
出版情報: 東京 : 日本能率協会マネジメントセンター, 2013.12  253p ; 21cm
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1 活用のための基本知識と計画 : ビッグデータ活用の基本知識
ビッグデータを競争力強化に使う
事例から見る競争力強化のポイント
ビッグデータで事業構造を正しく知る
分析のための準備
2 分析の実践 : データ分析のステップ
事業構造の概要を把握する
顧客を軸に分析する
打ち手につなげる分析
1 活用のための基本知識と計画 : ビッグデータ活用の基本知識
ビッグデータを競争力強化に使う
事例から見る競争力強化のポイント
概要: あなたの会社に眠る“宝の山”を武器にする!付録・「ビッグデータブーム」「活用のキモは?」「分析はチームで進める...」データ活用のプロが語るビッグデータの活用と課題、他社活用、自社活用。国内外の事例を一覧する!ビッグデータ活用事例。
6.

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図書
Russell Jurney著 ; 玉川竜司訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2014.4  xviii, 213p ; 21cm
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1部 セットアップ : 理論
データ
アジャイルなツール群
クラウドへ!
2部 ピラミッドを登ろう : レコードの収集と表示
グラフを使ったデータのビジュアライズ
レポートによるデータの探求
予測
アクションの促進
付録 : Fluentdによるログの収集
Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化
1部 セットアップ : 理論
データ
アジャイルなツール群
概要: 本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニ ングを行うためサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluentdによるログの収集」と「Elasticsearch+Kibanaによるログの可視化」を追加。データの特性に対応したモデルの構築について学べる本書は、ビッグデータマイニングを実践したいエンジニア必携の一冊です。 続きを見る
7.

図書

図書
石川博 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2012.7  ix, 237p ; 26cm
シリーズ名: 未来へつなぐデジタルシリーズ = Connection to the future with digital series ; 11
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8.

図書

図書
里洋平著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.8  ix, 221p ; 26cm
シリーズ名: シリーズUseful R / 金明哲編 ; 4
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第1章 : 序論
第2章 : データ加工
第3章 : データ可視化
第4章 : 問題発見
第5章 : 問題解決:意思決定支援
第6章 : 問題解決:自動化・最適化
第7章 : 効果測定
付録A : R/RStudioの導入
第1章 : 序論
第2章 : データ加工
第3章 : データ可視化
9.

図書

図書
David Nettleton著 ; 市川太祐, 島田直希訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2017.2  xiii, 414p ; 21cm
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ビジネス課題
さまざまなデータソースや情報を組み合わせる
データ表現
データの質
変数の選択と因子の推定
サンプリングとパーティショニング
データ分析
データモデリング
システムの開発—クエリレポーティングからEISおよびエキスパートシステムまで
テキストマイニング
リレーショナルデータベースと連携したデータマイニング
CRM分析
インターネット上のデータを分析する1—ウェブサイト分析とインターネット検索
インターネット上のデータを分析する2—検索体験の最適化
インターネット上のデータを分析する3—オンラインソーシャルネットワーク分析
インターネット上のデータを分析する4—検索トレンドの時系列変化をつかむ
データにおけるプライバシーと匿名化技術
ビジネスデータ分析のための環境整備
ビジネス課題
さまざまなデータソースや情報を組み合わせる
データ表現
10.

図書

図書
岩下基著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2017.9  vii, 143p ; 21cm
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第1章 : データマイニングをする目的は明確か
第2章 : 仮説構築に適したデータを取得しているか
第3章 : データをどのように加工するか
第4章 : 仮説構築時に注意することは何か
第5章 : データの分類はどのように行うのか
第6章 : 不確かさを考慮した仮説の構築
第7章 : データマイニングの今後の展望
第1章 : データマイニングをする目的は明確か
第2章 : 仮説構築に適したデータを取得しているか
第3章 : データをどのように加工するか
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