数式を使わないデータマイニング入門 の商品レビュー
本当にひとっつも数式が出て来なかったw 途中、k-means 法に依るモビルスーツのクラスタ分析とか出てきて、取っ付き易く工夫されてはいるが、若干説明が曖昧で、全くの数式なしでは厳しかったのではないかと思う点もあり。 データマイニングの代表例といえば、Amazon の「おすすめ商...
本当にひとっつも数式が出て来なかったw 途中、k-means 法に依るモビルスーツのクラスタ分析とか出てきて、取っ付き易く工夫されてはいるが、若干説明が曖昧で、全くの数式なしでは厳しかったのではないかと思う点もあり。 データマイニングの代表例といえば、Amazon の「おすすめ商品」だが、「これってどういう感じで動いてんの？」と説明を求められそうな人にオススメ。噛み砕くとこう言うことか、というヒントとして。
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後半がちょっと余計というかどうでもいい。 その他はなかなか興味の持てる内容だったし、やってみようと思った（また機械学習の勉強をしようと思った）が、次への一歩を踏み出しにくいかなと思った。紹介されている書籍が次の一歩なのだろうか。
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データマイニング⇒情報管理⇒監視を分かりやすく。 回帰分析（落としどころを探る）。 決定木（効率的に判断する）クラスタ分析（分からないことは分かること）。 自己組織化マップ（複雑な分類）連関法則（買い物かごの中身は？）ニューラルネット（神経をまねしてみる） 自己組織化マップ＝コホ...
データマイニング⇒情報管理⇒監視を分かりやすく。 回帰分析（落としどころを探る）。 決定木（効率的に判断する）クラスタ分析（分からないことは分かること）。 自己組織化マップ（複雑な分類）連関法則（買い物かごの中身は？）ニューラルネット（神経をまねしてみる） 自己組織化マップ＝コホーネント
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
「ビールと紙おむつを並べて売ると良く売れるという事実は都市伝説だった！」なんてうんちくから、決定木プロセス、連関規則などなかなか面白い考え方を学ぶ。 監視社会など負の面も。
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［ 内容 ］ グーグル、アマゾン―Ｗｅｂ２．０時代に必須の技術を、本質から理解する。 ［ 目次 ］ 第１章 隠れた法則を見つける技法 第２章 ビジネスで使われるデータマイニング 第３章 データマイニングの手順 第４章 落としどころを探る―回帰分析 第５章 効率的に判断する―決定...
［ 内容 ］ グーグル、アマゾン―Ｗｅｂ２．０時代に必須の技術を、本質から理解する。 ［ 目次 ］ 第１章 隠れた法則を見つける技法 第２章 ビジネスで使われるデータマイニング 第３章 データマイニングの手順 第４章 落としどころを探る―回帰分析 第５章 効率的に判断する―決定木 第６章 分けることは分かること―クラスタ分析 第７章 複雑な分類―自己組織化マップ 第８章 買い物かごの中身は？―連関規則 第９章 神経をまねしてみる―ニューラルネット 第１０章 データマイニングと情報管理 第１１章 監視社会とデータマイニング ［ ＰＯＰ ］ ［ おすすめ度 ］ ☆☆☆☆☆☆☆ おすすめ度 ☆☆☆☆☆☆☆ 文章 ☆☆☆☆☆☆☆ ストーリー ☆☆☆☆☆☆☆ メッセージ性 ☆☆☆☆☆☆☆ 冒険性 ☆☆☆☆☆☆☆ 読後の個人的な満足度 共感度（空振り三振・一部・参った！） 読書の速度（時間がかかった・普通・一気に読んだ） ［ 関連図書 ］ ［ 参考となる書評 ］
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データマイニングの導入本。数式などは一切使わず、ただひたすら定性理解に努めている。 データマイニングについてよく知らない人にはもちろん、何となく使っているだけ程度の人も読んだら気づかされることがあるかも。 構成は、始めにデータマイニングの概観、次に代表的な手法の定性的な解説、最...
データマイニングの導入本。数式などは一切使わず、ただひたすら定性理解に努めている。 データマイニングについてよく知らない人にはもちろん、何となく使っているだけ程度の人も読んだら気づかされることがあるかも。 構成は、始めにデータマイニングの概観、次に代表的な手法の定性的な解説、最後にデータマイニングの弊害について、といった感じ。 この本の良いところは ・出てくる例えにユーモアがあって読んでて飽きない ・良いところだけでなく、弊害についても触れている ところだと思う。 少し古いけど、まだまだ読まれて然るべき本だと思った。 ・
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2006年の新書だけど、今でも全然いける内容。 新書の多くはそのときの新鮮なネタで年をまたぐと輝きを失うものが多いが、本書は違った。 これからの時代、もっと輝く、昆布的な存在感の本となるだろう。 以下、目次。 第1章 隠れた法則を見つける技法 第2章 ビジネスで使われるデータ...
2006年の新書だけど、今でも全然いける内容。 新書の多くはそのときの新鮮なネタで年をまたぐと輝きを失うものが多いが、本書は違った。 これからの時代、もっと輝く、昆布的な存在感の本となるだろう。 以下、目次。 第1章 隠れた法則を見つける技法 第2章 ビジネスで使われるデータマイニング 第3章 データマイニングの手順 第4章 落としどころを探る―回帰分析 第5章 効率的に判断する―決定木 第6章 分けることは分かること―クラスタ分析 第7章 複雑な分類―自己組織化マップ 第8章 買い物かごの中身は?―連関規則 第9章 神経をまねしてみる―ニューラルネット 第10章 データマイニングと情報管理 第11章 監視社会とデータマイニング
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これまでは敷居が高かった高度な統計分析も、ＰＣの能力向上やソフトの低価格化によって、近ごろは手の届くところにまで降りてきました。本書は、データマイニングと呼ばれる新しい統計分析アプローチについて、タイトル通りに数式をまったく使わずにわかりやすく解説する本です。「データマイニング...
これまでは敷居が高かった高度な統計分析も、ＰＣの能力向上やソフトの低価格化によって、近ごろは手の届くところにまで降りてきました。本書は、データマイニングと呼ばれる新しい統計分析アプローチについて、タイトル通りに数式をまったく使わずにわかりやすく解説する本です。「データマイニングってよく聞くけど、いったい何ができるの？」という人のための最初の一冊によいでしょう。ただし具体的なノウハウは、専門書やマニュアルで別途学ぶ必要があります。
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文字通り複雑な数式を使っていないので、「データマイニングとはなんぞ？」ってのをザックリと把握できる。
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友人から頂戴しました。 用語だけ知っていてわかるようでわからない、 「データマイニング」の定義から簡単な手法を説明してくれています。 例えばデータマイニングと統計分析の概念の違いを説明できますか？ こんなところから解説は始ります。 全体的な特徴は、 ・初歩の初歩から説明を...
友人から頂戴しました。 用語だけ知っていてわかるようでわからない、 「データマイニング」の定義から簡単な手法を説明してくれています。 例えばデータマイニングと統計分析の概念の違いを説明できますか？ こんなところから解説は始ります。 全体的な特徴は、 ・初歩の初歩から説明をしてくれているので非常に分かりやすい。 ・文章や、サンプル例がユーモアがあって、楽しみながら読める。 といったところで、 前半までは非常にストレスフリーに楽しくサクサク読めました。 ただ最後の２章で急に情報管理や監視社会について 問題提起を始めたので混乱してしまった。 解説書はあくまで解説書として最後までいってほしかった。 問題提起をしたいなら別の本で書いてくれればよいのだが、、
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