Book/Rで学ぶデータマイニング

Rで学ぶデータマイニング †

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@Book{book_id,
 author =       "熊谷 悦生 and 舟尾 暢男",
 title =        "Rで学ぶデータマイニング (1) --- データ解析の視点から ---",
 publisher =    "九天社",
 year =         2007,
 yomi =         "Kumagaya and Funao"
}

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@Book{book_id,
 author =       "熊谷 悦生 and 舟尾 暢男",
 title =        "Rで学ぶデータマイニング (2) --- シミュレーションの視点から ---",
 publisher =    "九天社",
 year =         2007,
 yomi =         "Kumagaya and Funao"
}

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キーワード†

R, データマイニング, 統計, 多変量解析, 決定木, SVM, 相関ルール, 時系列, ARMA

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メモ†

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(1) データ解析の視点から†

知識発見としてのデータマイニングというより，統計によるデータ分析の本．決定木，SVM，相関ルールはあっさりしていて，コードが載っているだけ．多変量解析手法は，線形回帰と凝集型階層的クラスタリングが取り上げられており，結果の解釈についても実例で説明している．
仮説をデータに基づいて検証することを詳しく説明している．社会的な話題を「本当にそうだろうか？」という形で取り上げ，Rで統計的にデータを処理しながら仮説を，検定などを使って検証する手続きを示している．例題や分析の方針の説明はよく練られていると思う．
なので，知識発見の中の「検証」の段階について知るための本だと思う．
Rのコードはいっぱい載っており，実際に解析をやってみることができる．だが，個別の関数の説明などはあまりない．英語のヘルプがな人は，他にRのリファレンス本が必要だと思う．

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(2) シミュレーションの視点から†

(1) と同様に知識発見としてのデータマイニングというより，統計によるデータ分析の本．
前1/3ぐらいは t検定などの基本的な検定を用いた仮説の検証と，ニューラルネット．検定の部分は(1)と同様の内容．ニューラルネットは基本的な関数の使い方のみ．
残りはシミュレーションと書いてあるが，具体的には経済時系列データを対象にした解析．おそらく著者の専門で，この第4部がすばらしく充実した内容．
- データマイニング系であるような，系列データへのPrefixSpanへの適用とか，時系列のクラスタリングというより，統計系の時系列解析．
- 具体的には，(MA)移動平均とかARモデル(自己回帰モデル)とかの具体例を紹介．
- さらに複雑なARIMA(自己回帰和分移動平均)，GARCH(一般化自己回帰条件付分散不均一)も紹介．