新刊書

【2008年12月刊行】

データマイニング入門−Rで学ぶ最新データ解析
豊田秀樹 編著

© SEIZO WATASE
B5判変形 320頁
ISBN978-4-489-02045-2 C0040


■編著者紹介:豊田秀樹(とよだ ひでき)
1961年 東京都に生まれる。
1989年 東京大学大学院・教育学研究科(教育学博士)。
 日本行動計量学会優秀賞(1995年)、
 日本心理学会優秀論文賞(2002年、2005年)受賞。
 イリノイ大学心理学部客員研究員などを経て、
現 在 早稲田大学文学学術院教授。
 専門は心理統計学、マーケティング・サイエンス。
 研究の合間の映画鑑賞が無上の楽しみ。

◎主な著書
『共分散構造分析[入門編]―構造方程式モデリング―』
『共分散構造分析[応用編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『共分散構造分析[技術編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『共分散構造分析[疑問編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『共分散構造分析[理論編]―構造方程式モデリング―』(編著)
『マルコフ連鎖モンテカルロ法』(編著)
                              (以上、朝倉書店)
『共分散構造分析[事例編]―構造方程式モデリング―』(北大路書房)
『SASによる共分散構造分析』(東京大学出版会)
『原因を探る統計学―共分散構造分析入門―』(共著、講談社ブルーバックス)
『購買心理を読み解く統計学――実例で見る心理・調査データ解析28』(編著)
『共分散構造分析[Amos編]――構造方程式モデリング』(編著)
                              (以上、東京図書)

●執筆者メンバー
中村健太郎(埼玉学園大学経営学部経営学科)/川端一光(早稲田大学文学学術院)/福中公輔(早稲田大学大学院文学研究科)/岩間徳兼(同)/久保沙織(同)/鈴川由美(同)/竹下恵(同)/池原一哉(同)
■内容紹介
◎身近なデータとRで学ぶ、データマイニング入門
データマイニングの基礎,ニューラルネット,決定木,自己組織化マップ,連関規則,クラスター分析から,サポートベクターマシン,ベイジアンネットワーク,潜在意味解析など近年登場した新しい分析までを,お菓子やワインの銘柄など取っつきやすいデータで幅広く解説する.解説と分析にはすべてオープンソースのRを活用し,読者が実際にデータやスクリプトをダウンロードして追計算できるようにした.実務家はもとより,心理系や社会系の学生がデータマイニングを卒論・レポートなどで使えるように丁寧に解説している.

■目次

第1章 データマイニングとは
第2章 ニューラルネット
第3章 人工知能エンジンと決定木
第4章 自己組織化マップ
第5章 連関規則
第6章 クラスター分析
第7章 ベイジアンネットワーク
第8章 サポートベクターマシン
第9章 潜在意味解析

皆さまにご愛顧いただいている本書ですが、お蔭様で出版より 9年が経過いたしました。
その間に、掲載されたスクリプトで利用しているRパッケージの文法が若干変更されました。
変更に対処するために、2017年4月1日現在で、適切に動作するスクリプトを
公開いたします。どうぞご利用下さい。

本書で取り扱っているデータ・スクリプトファイルのダウンロード DL02045_2017.zip
◎このデータを他の出版物・Webサイトなどに転載するには著作者の許可が必要です.
また,このデータを用いてソフトウエアから得られた成果についても同様です.


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