「データマイニング」とは、大量のデータの中からビジネスに有効な知識となるパターンを発見するプロセスを指す意味で使われています。 本書は、エクセルで簡単にデータマイニングできる手法を公開いたします。
Excelについて 例題1 数多くの要因を分析する(ピボットテーブル・クロス表の検定) 例題2 対応のあるデータの関係を見る(相関分析、回帰分析) 例題3 時系列データを分析する(移動平均、指数平滑) 例題4 データの近似曲線を求める(近似曲線、成長曲線) 例題5 数多い要因についての分析と予測―1(重回帰分析) 例題6 数多い要因についての分析と予測―2(数量化理論I類) 例題7 数多い要因についての分析と予測―3(判別分析、数量化理論II類、ロジスティック回帰分析) 例題8 総合的な指標を見つける―1(主成分分析、因子分析) 例題9 総合的な指標を見つける―2(数量化理論III類) 例題10 データをクラスターに分類する(クラスター分析) 例題11 データの違いを統計的に検定する(検定) 例題12 要因の効果を検定する(分散分析) 例題13 効率的なアンケートや実験を行う(直交表実験、コンジョイント分析) 付録1 重回帰分析の計算内容 付録2 行列の固有値の算出方法(べき乗法)
お詫びと訂正(2011-09-15) 『かんたんデータマイニング入門』に下記の誤りがありました。 お詫びして訂正致します。 p.221 Aの行列 誤) 10000 00100 01000 00020 00101 正) 10000 02000 00100 00020 00001 図9-5の表右端の「計」の数字が行列Aの左上から右下へ斜めに並ぶのが正しい表記です。
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