数式を使わないデータマイニング入門 の商品レビュー

岡嶋裕史【著】

2019/06/13

データマイニングというのは、ま、情報の採掘、みたいな意味かな。マーケティング用語で、混沌の中から法則を見つけだすための手法。の入門書です。

数式が掲載されている書物というのは何割方だか売上が落ちるんだそうで(笑)、その考え方というか原理原則を教えるという意味でも「数式を使わない」というのはわかるんですが、そのために喩え話とか脱線話が多くなってよく掴めない本になっちゃってます。私の読解力のせいもあるとは思いますが…。

ところでこの本のユニークなところは、その「混沌」の方にも思いを馳せていることですね。

インターネット（Web2.0）時代、基本的にはどんな情報にもアクセスできるようになっていて、多すぎる情報は情報がないのと同義っていうくらい、これはもう「混沌」なわけです。

でもそこでデータマイニングの手法を知っていれば、「情報格差」どころではない、見つける者と見つけられる者の格差が生まれる、ということに著者は警鐘を発しています。

思えば個人情報…名簿や機密情報、Winnyなどを介してのあんなことやこんなこと、Nシステムや監視カメラの情報…。どこで何が取得されちゃってるかわからないけど、そこから「意味」を読みとろうとする悪意のヤカラがいたとしたら？

背筋が凍るような社会が、既に到来しているのです、ということに改めて気づかせてくれる辺りも含めて、変な本でした。

2019/02/17

んー、数式を使わないとなんか薄っぺらくなる。
説得力がないと言うか、例題も苦しい例題だった。
最後は結局データマイニングについて何が言いたいのかまとまっていない。

2018/10/31

アナログにデータマイニングを行う手順を紹介する新書。
独特のユーモアある書きっぷりで、とっつきにくいデータマイニングについての初歩が学べた。

データから「何が読み取れるのか」という点と「そもそも読み取るにはどういったデータが必要なのか」という点がよく理解できる内容でした。

不得意な分野なので機会を見て再読したい。

https://twitter.com/prigt23/status/1057615655543857152

2018/02/04

少ないデータから世界を知ろうとする統計分析であり、それ対して膨大なデータから従来分析できなかった世界を知ることができるようになったのがデータマイニングだとして、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、ニューラルネットなどを全く数式を使わないで説明する。本書は2006年の発表なので機械学習という言葉は全くでてきませんが、考え方は同じものが多々あります。以前はビッグデータ処理といわれていたことが最近では人工知能と称される理由がよく分かります。ビッグデータがバズワードで登場したのは2011年ごろだったので、2006年の出版当時はかなり先進的な本だったのではないでしょうか。ちなみにおむつとビールの話は本書に既に書かれてます。

2017/07/22

たとえが独特で分かりやすい。
ただ、モビルスーツの分類や戦闘機の分類を例にされても分かりにくい人には分かりにくいかも。

2016/07/18

情報系でいつもわかりやすい岡嶋さんの本だったので購入。騒がれているデータマイニングについて、独特の吹き出しを使ったわかりやすい絵で説明されており、人に説明するときとか参考になる言い回しが多かったです。

2015/08/19

再読。初読のときよりもちょいとスキルが上がっているからか、面白く読めた。例のシュールなユーモアは、好き嫌いがあるだろうが僕は好き。

2014/11/13

データマイニングに関する基本的な本。2006年の本ということでそこまでビッグデータが騒がれていなかった時代。実際ビッグデータという用語は出現していなかった（はず）。入門ということで広く浅い内容。クラスタリング、ニューラルネットワーク等の専門的な内容も出てくるが、難しい数式は使わず解説している。データマイニングの非万能性や因果と相関の違いなど基本的な知識を再確認するきっかけとなった。

2014/09/18

データマイニングの解説書は非常に多く出ているがどうもどれも少し難しいと感じていた。
本書は、まさに求めていた一冊という感じで非常にすっきりと読めた。
ただ、最後の監視社会云々のところは、無理矢理著者の専門もくっつけたというのが否めず、はっきり言って余計かとも思う。
ここが無ければ、もう少し高い評価がつけられたのに。

2013/08/11

結局、この本の最後の章「監視社会とデータマイニング」に筆者の主張を感じることができましたが、まぁ、痒いところには手が届くような感じはしません。

中途半端かなぁ・・・。