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金鉱を掘り当てる統計学―データマイニング入門 (ブルーバックス)
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| 商品カテゴリ: | 物理学,化学,数学,地学,科学,学習,知識
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| セールスランク: | 226493 位
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| 発送可能時期: | ご確認下さい
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| 参考価格: | ￥ 1,368 (消費税込)
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この本のテーマは、データの山からきらりと光る因果関係を見つけだし、現実の予測にいかに役立てるか、ということに尽きる。
著者は、データの収集や分析が容易になった現在こそ統計学をマーケティングに応用するべきだと主張し、企業におけるデータ解析、ポジショニングの重要性を指摘している。また、因果関係の解明などには、ニューラルネット、自己組織化マップ、連関規則などが役立つとして、スーパーの売り上げやタイタニック号の生存者、ウイスキーのシングルモルトなどの身近な例を使って説明している。統計学の歴史とその問題点なども併記されているので、「統計学って何だろう」「それって本当に使えるの？」という懐疑的な人が読んでもおもしろいはずだ。結論として、統計学は100％確実な将来を予測できない、としながらも、未来をそれなりに予測し得るものであると主張している。
データマイニングに関心のある人や数学が苦手な人、マーケティングに携わる人まで、幅広く読める、おすすめの1冊。（松本 莫）
データマイニングと言っても幅広い
本書は“データマイニング”の入門書ということになっている。とは言っても、昔からある多変量解析のようなデータマイニングの手法を紹介しているわけではない。本書で紹介しているデータマイニングの手法は、ここ十年、二十年の間に発展してきた比較的新しい手法だと思われる。具体的に紹介されている手法はニューラルネットや人工知能、自己組織化マップ、連関規則などで、どの手法も実例を交えつつ説明している。しかし、本書の説明でそれらの手法を理解するのは難しいと思われる。なぜならば、随所に多変量解析や実験計画、推測統計などの用語や考え方が説明もなしに使われているからである。そもそも扱う題材が簡単ではないので、仕方ないことなのかもしれないが、もう少し工夫があっても良いように思う。
結論を言えば、本書を読みこなすにはある程度の各種統計手法の知識が要求されるということである。この事実を知らない上にこの手の内容に詳しくない人が本書を読むと、退屈でつまらない本というだけで終わってしまう可能性が大いにある。この点は注意が必要である。
なんとなく分かるのだが
統計手法にはどういうものがあるのかを、かなり大雑把であるが紹介している。
最初に書かれた部分から比べて、後半はかなり難しくなっている。
前半の勢いで書いていれば、新書に収まらなくなるのは分かるのだが。
シリーズで書いてくれるとありがたい。
文系向けではありません
入門とのことですが、文系の人間には内容が難しかったです。データマイニングを利用する立場で読む人にはあまり向いていません。あくまで、統計学から派生したデータマイニングを学問的に考察するための入門書です。
入門の入門書
これはデーマイニングというより、人工知能の入門書といったほうが
最適である。ニューラルネットと人工知能論の章があるが、人工知能の
解説といった感じである。ニューラルネットは、生物学としての脳から
解説している。人工知能は学習の仕組みから解説している。
肝心のコンピュータシステムとしてのデータマイニングは取り上げていないので、データマイニングを学んだことの無い人に結構お勧めかも
しれない。全般的に数式は使ってなく。とにかく、どういう仕組みで、
知識を獲得するのかと概略を知るのに手がかりとなる。
新書とは思えないほどの内容
データマイニングはホットなテーマだがセミナーに出る、人に話しを聞くという以外には知識を得る手段はかぎられていた。唯一「データマイニング手法」ベリー、海文堂出版がしっかりした本であろう。 この本は新書ながらカバーする領域が豊富で、初めてデータマイニングとはなにかを知る人にはうってつけである。
講談社
原因をさぐる統計学―共分散構造分析入門 (ブルーバックス)
違いを見ぬく統計学―実験計画と分散分析入門 (ブルーバックス)
図解 よくわかるデータマイニング (B&Tブックス)
数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書)
個客行動を予測する「データマイニング」
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