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1.

図書

図書
中田豊久著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2013.4  vi, 151p ; 21cm
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1 データマイニングとその周辺 : データマイニング
テキストマイニング、グラフマイニング、Webマイニング ほか
2 データ形式、事前処理、俯瞰 : データについて
データマイニングの事前処理 ほか
3 データマイニングの手法 : 確率指向マイニング
ルール指向マイニング ほか
4 データマイニング手法の評価 : 評価方法の概要
分類率 ほか
5 データマイニングの実践例 : 2次元の領域分割
戦車ゲームのためのデータマイニング ほか
1 データマイニングとその周辺 : データマイニング
テキストマイニング、グラフマイニング、Webマイニング ほか
2 データ形式、事前処理、俯瞰 : データについて
2.

図書

図書
月本洋, 松本一教共著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2013.11  v, 167p ; 22cm
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第0章 : この本で学ぶこと
第1章 : 確率の初歩
第2章 : 確率分布
第3章 : 情報量
第4章 : データマイニング
第5章 : データマイニングの実際
付録 : 標準正規分布表
第0章 : この本で学ぶこと
第1章 : 確率の初歩
第2章 : 確率分布
概要: 大量のデータから価値ある知識を発掘しよう。データマイニングの基礎の基礎である確率の初歩から学び、最後には株価や統計値を使って実際のデータマイニングを行うことができるので、はじめての人にぴったりな入門書。興味をもって学べる!
3.

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。
4.

図書

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。
5.

図書

図書
Q. Ethan McCallum著 ; 笹井崇司訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2013.9  xxvi, 280p ; 21cm
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はじめに:バッドデータとは何か?
気のせいかな。このデータ、何かおかしくないか?
機械ではなく人間が使うことを意図したデータ
プレーンテキストに潜むバッドデータ
Webにあるデータの(再)構成
オンラインレビューから嘘つきと混乱した人を発見する
バッドデータは起立して
血と汗と尿
データと現実が一致しないとき
バイアスとエラーの源
最善は善の敵、バッドデータは本当にバッドなのか?
ファイルにこだわる
Crouching Table,Hidden : Network
クラウドコンピューティングの神話
ソーシャルメディア:消去可能インク?
データ品質分析の解明:データが十分良いときを知る
はじめに:バッドデータとは何か?
気のせいかな。このデータ、何かおかしくないか?
機械ではなく人間が使うことを意図したデータ
概要: データの中に隠れた問題を見つけ出す。問題のあるデータの様々なパターンを紹介し、その対処法を解説。
6.

図書

図書
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2013.9-  冊 ; 26cm
シリーズ名: Software design plusシリーズ
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巻頭企画 スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方—データサイエンティストの仕事術 : データにストーリーを語らせられますか?—データサイエンティストに必要なスキル
ビジネスの成果を意識した分析の方法—データサイエンスのプロセス
データハンドリングのための—「ビッグデータインフラ」入門
スキルの標準化とキャリア形成のために—データサイエンティスト協会の活動
特集1 データサイエンティストへの第一歩—データ分析実践入門 : データの把握、可視化と多変量解析—Rで統計解析をはじめよう
エンジニアに必要なデータ分析の知識—データサイエンティスト・リテラシー
Rをさらに便利に使える統合開発環境—RStudioでらくらくデータ分析
豊富なライブラリを活用したデータ分析—Pythonによる機械学習
C4.5/K−means/サポートベクターマシン/アプリオリ/EM...—データマイニングに必要な10のアルゴリズム
特集2 スキルアップのためのマーケティング分析本格入門 : データサイエンスを応用した広告戦略とサイト改善—Rによるマーケティング分析
ターゲティング広告リプレースのポイントを公開—mixiにおける大規模データマイニング事例
マーケティングに役立つ—ソーシャルメディアネットワーク分析
特別記事 リアルタイムログ収集でログ解析をスマートに—Fluentd入門
特別企画 超入門データ分析のためにこれだけは覚えておきたい基礎知識 : リレーショナルデータベース操作に必須の言語—SQL入門
Webサイトから情報を収集する技術—Webスクレイピング入門
なぜデータ分析が必要なのか—データサイエンティストへの道標
プロセス別にみるツールの選択基準—データ分析環境構築ガイド
世界中の環境に接続!—はじめてのシェル
データ操作の第一歩—データベース入門の入門
美しい分析をはじめよう—RStudio/Jupyter最速攻略
データ分析オーバービュー—データ前処理の基礎知識
集計、グラフ作成、回帰分析—くらべて学ぶR/Excelデータ分析の基本
Pythonのコードを読んで学ぶ—クローラでWeb上の情報を収集しよう!
データがつくられる背景を知る—コーディング前に知りたい統計知識
数理モデルと可視化—さまざまなデータの理解と表現
重点ポイントを速攻習得!
第1章 : 注目を浴びる職種の現実—データサイエンティストを取り巻く環境
第2章 : ビジネスデータ分析入門以前—データサイエンティストに必要な統計知識
第3章 : 外部パッケージを用いた集計・整形処理—Rによるモダンな集計処理
第4章 : 暦の影響を受ける時系列データの解析—時系列分析の基礎
第5章 Rの肩の上に立つ—.NET : FrameworkとRの連携
第6章 : Rの限界を理解してRをさらに使いこな—Rエンジニアがおさえておきたいインフラの話
第7章 A fresh approach to technical : computing—技術計算のための新言語Julia
第1部 しくみと概要を学ぼう! : 概要、歴史、なぜ注目されるのか?—機械学習を使いたい人のための入門講座
機械学習手法の中身を知る—機械学習の基礎知識
データの特性を理解する—ビジネスに導入する機械学習
複雑な識別問題への処方箋—深層学習最前線
第2部 手を動かして学ぼう! : R、Python、Julia、Spark MLlib...—機械学習ソフトウェアの概観
scikit‐learn、Numpy、Scipy、matplotlib—Pythonによる機械学習入門
基本的な理論・実装/運用・改善のノウハウ—推薦システム入門
Numpy、scikit‐learn、scikit‐imageの応用—Pythonで画像認識にチャレンジ
オンライン機械学習入門—Jubatusによる異常検知
第1章 : ビジネス貢献するデータ分析「7つのポイント」—データ分析をはじめるときにもつべき意識
第2章 : データ分析のプロジェクトマネジメント—シンプルな4つのプロセスからはじめる
第3章 : 機械学習プロジェクトの進め方—つまずかずにやり遂げるための実践手法
第4章 : メルカリが挑むスピードデータサイエンス—爆速成長アプリを支えるBIチーム
第5章 : 失敗しないデータ分析組織の立ち上げ方—8つのプロセスとデータ分析人材から紐解く
第6章 : データ分析のはじめ方—探索的分析で組織のKPIを見つけよう
第7章 : データサイエンスによる科学的ビジネスのすすめ—ビジネスに役立つ「データサイエンス」と「科学」の基礎知識
第8章 : 今こそデータ分析の民主化を—自分のデータは自分で分析する時代がはじまる
第9章 People : Analytics入門—戦略的に働き心地のよい職場環境を作る方法
第10章 People : Analyticsが会社の業績を変えるまで—「数字に強い人事」が会社の生き残りを決める
巻頭企画 スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方—データサイエンティストの仕事術 : データにストーリーを語らせられますか?—データサイエンティストに必要なスキル
ビジネスの成果を意識した分析の方法—データサイエンスのプロセス
データハンドリングのための—「ビッグデータインフラ」入門
概要: データサイエンスの基本となる考え方から、R言語による統計解析の基礎、マーケティングに応用できるデータ分析など「データサイエンティスト」がおさえておきたい記事満載。<br />データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを 身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ、現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で、本書ではデータ分析をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。たとえばシェルの操作は知らなくても良いでしょうか?基本的なSQLは書けなくても良いでしょうか?データ形式についての知識は不要でしょうか?機械学習の基本的な知識は不要でしょうか?...初学者にとっては避けて通れない知識、現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として1冊にまとめています。<br />ビジネスデータ分析の現場で役立つ知識が満載!データ分析の「道具」としての使い方、統計知識の基礎。 続きを見る
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