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)

	定価: ￥ 735 価格: ￥ 735 通常24時間以内に発送 メーカー:光文社
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Binding: 新書 EAN: 9784334033552 ISBN: 4334033555 Label: 光文社 メーカー: 光文社 Number Of Pages: 211 Publication Date: 2006-05-17 Publisher: 光文社 Studio: 光文社
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スポットライトレビュー: 評価: 概要: なんとなくのデータマイニングを理解できる コメント: 良くも悪くもデータマイニングについて非常に客観的に書いた本。 その分、データマイニングに対する著者の思いのようなものはあまり伝わってこない。 しかし、「なーるほど、データマイニングってこんな感じか」ということは、手法も含めて なんとなく理解できるはずだ。 また、タイトルに偽りなく数式は全くない。 ただし、数学が苦手な私でも、「きっとここは数式でかいた方がわかりやすいのだろうな」 という箇所もいくつかあったのは事実。 「数式がないこと＝わかりやすい」ということではないのだなと改めて感じてしまった。 著者もはじめに断っていることだが、少し詳しくデータマイニングを知りたいという人は、 他の本を探したほうが良いだろう。 評価: 概要: データマイニング？？ コメント: データマイニングって？何？って人には ものすごくとっつき易い本だと思います。 非常に説明も砕かれていますし、 数字なんかキライだ！って思ってる人には、 革命が起きるんじゃないか？と思わせてくれるきっかけをくれる本だと思います。 クラスタ分析とか、バスケット分析、決定木分析など いくつかの分析手法の考え方と共に、数字だけが大事なんじゃないよ。 みたいな話から、最終はセキュリティ臭い話まで入ってきますｗ より良い仮説を作る人間になるためには、データマイニングは必須ですし、 数字がキライな人は一読しても良いかもしれませんね。 評価: 概要: データマイニング＝サンプリングなしの統計分析 コメント: データマイニングの本質はサンプリングなしの統計分析ということに尽きると思います。使用される手法も、重回帰分析、クラスター分析、ベイズ分析等で特に目新しいものではありません。尤も、ベイズ分析が脚光を浴びているのは新たな展開かもしれません。 しかし、このことは統計分析というものについて新たな可能性を提起しているような気がします。とは言うものの、手法的にはデータマイニングがサンプル調査に取って代わると言うことはないでしょう。コスト的には微妙です。 データマイニングにおいて数学的な操作を駆使することによって、誤差の可能性も同時に増えることになります。そうなると高価なサンプルデータの意味は残ることになります。理想のデータはシングルソースデータなのかもしれませんが、そうなると振り出しに戻りますね。 本書の最終章で言及されていましたが、ジョージ･オーウェルが『1984』で描いた監視･管理社会は究極のシングルソースデータの世界なのかもしれません。「ビッグブラザー」はそこでデータマイニングをやっている訳ですね。 一気に読めちゃうデータマイニングの鳥瞰図みたいな本です。個々の統計的手法、ビジネスへの応用例については統計学の本や関連ビジネス書でも読めばいいでしょう。数式を使わないのですし、新書ですから、しょうがないですね。 ふと思ったのですが、データマイニングの結果が優秀な営業マンのカンみたいなものだとすると、カンの良い営業マンが沢山いるようなものですね。そうなると、昔懐かしの未来予測法、デルファイ法も復活するかもしれませんね。 評価: 概要: 情報社会を生き抜くための概念 コメント: データの山から有用な法則を発掘するデータマイニング。情報系の学生ならば学部生でも知っている基礎的な概念です。それを一般の人々に向けて書いてあります。当然まったくの素人を対象にしているので説明は簡易なもので専門家にとっては物足りない内容ではあります。現代の社会システム＝情報システム＝監視システムの図式は納得するものがありますね。この本はコンピュータの利用方法を発案するときのヒントを与えてくれるのでは。 評価: 概要: データマイニング入門 コメント: そもそもデータマイニングとは何なのかというところから始まる入門書。新書で読みやすそうだったのでつい買ってしまった。読みやすい本ですぐに読了。 内容は、そもそもデータマイニングとは何かということを、従来の統計分析と比較しながら説明するところから始まる。今までと違って記憶媒体が安くなり、情報蓄積のためのコストが安くなったので、データマイニングが現実的な手法として使われるようになってきたという話から始まる。 その後、データマイニングは万能ではないという説明が出てくるが、ここは大切な視点だと思う。データマイニングというと、「紙おむつとビール」じゃないけど、今まで見えなかったことが見えてくるスゴイ手法のように思われてしまうかもしれないが、結果を判断するのはあくまでも人間だということ。データマイニングが答えまで出してくれるわけではないということを書いているのは好印象。 その後は個々の手法として、回帰分析、決定木、クラスタ分析、自己組織化マップ、連関規則、ニューラルネットを紹介している。ここの内容が薄くてちょっと残念。各章とも不思議なテンション（笑うに笑いきれない）の例を元に手法を説明するが、どの手法もとてもあっさりと概要の概要だけを説明している。 最後の2章は、データマイニングと個人情報の管理や監視社会といったテーマの話。 新書版ということもあり、本当に入門の入門部分を扱っている本でした。データマイニングって名前くらいしか知らないけど、そもそも何？という人にはお薦めですが、何となくはわかっている人は、この本で参考文献として載っている『データマイニング手法―営業、マーケティング、CRMのための顧客分析』から読み始めても良いかもしれません。 評価をもっと見る