データマイニング入門このページを印刷する
科目コード C0-4140
科目名 データマイニング入門
担当者名 深澤　克朗
授業の概要 ビッグデータの処理に必要となる多変量解析手法などを紹介・体験する
実務経験内容
事前・事後学習の内容 特になし
到達目標 自分で何らかのデータを探し、適切な手法で解析できる。
授業の進め方 様々な手法を紹介し、ExcelやRにて扱う方法を紹介し、各自で演習を行う。
授業計画 【第1回】データマイニングの紹介
【第2回】データマイニングの手法について
【第3回】回帰分析の考え方
【第4回】回帰分析の実例
【第5回】回帰分析演習
【第6回】回帰分析演習・評価
【第7回】重回帰分析応用
【第8回】重回帰分析の統計学的な問題
【第9回】主成分分析の考え方
【第10回】主成分分析の実例
【第11回】主成分分析演習
【第12回】主成分分析演習・評価
【第13回】因子分析の考え方
【第14回】因子分析実例
【第15回】判別分析の考え方
【第16回】判別分析実例
【第17回】クラスター分析の考え方
【第18回】クラスター分析実例
【第19回】統計的仮説検定
【第20回】統計的仮説検定演習
【第21回】ロジステック回帰分析
【第22回】SVM紹介
【第23回】SVM演習
【第24回】質的データの扱い
【第25回】数量化理論紹介
【第26回】テキストマイニングの実例
【第27回】形態素解析
【第28回】形態素解析演習
【第29回】総合演習
【第30回】総合演習評価
成績評価方法 出席30%　レポート70%
テキスト
参考文献