商品の詳細

• Amazon.co.jp ランキング: #187071 / 本
• 発売日: 2006-12
• 版型: 単行本
• 285 ページ

内容（「MARC」データベースより）
学部学生を対象に、データマイニングの入門から高度な手法まで、その基礎知識をやさしく解説したテキスト。データマイニングのオープンソースソフトであるWekaについても紹介する。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
元田 浩
1967年東京大学大学院工学系研究科原子力工学専攻修士課程修了。1972年工学博士。大阪大学名誉教授

津本 周作
1989年大阪大学医学部医学科卒業。1997年博士(工学)。島根大学医学部医学科教授

山口 高平
1984年大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻後期課程修了。工学博士。慶應義塾大学理工学部管理工学科教授

沼尾 正行
1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報工学専攻博士課程修了。工学博士。大阪大学産業科学研究所教授(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)

カスタマーレビュー

大学院生向き
オーム社なので技術的な内容が多いのは予想どおりでした。

説明はその手の大学院生やアカデミックな方々に向いた内容です。
仕方ないかもしれませんが、民間企業でテラバイトデータに向き合う人が読んでも残念ながらあまり参考になりません。実際のデータ事例が少ない気がします。しかし、理論的背景などを理解したい人や大学院生には向いてます。

SASやSPSSでデータ処理を担当してる方、解析を担当している方にとってのお勧めは第４章です。気の遠くなるような変数の数、ダミー化や欠損値処理などやりすぎて「コア」データを見つけられなくなり「どーすればいい？」と思ってる方にはとても参考になります。やみくもにデータを離散化してまいがちな方、もっと合理的かつ論理的な属性選択をしてみたい方にはとても参考になります。

通常、マイニングツールは非常に高価です。フリーのWekaを勧めることでもっとKDDを知ってもらいたいという著者の意気込みを感じます。