『ＳＰＳＳ クレメンタインによるデータマイニング』
株)ニコン牛田一雄、高井　勉、エス・ピー・エス・エス(株)木暮大輔 著


はじめに　
　　　　
■本書で使用しているデータと分析手順の流れ	

第1章　データマイニングとClementine　　
　Section１　　製造業におけるデータマイニング	
　　1.1　『史上最も精密な機械』ステッパー	 
　　1.2　超高精度部品を扱う『レンズのデパート』	 
　　1.3　本書の紹介事例と分析対象データ	
　　1.4　データマイニングのストーリーの概略	
　Section２　　データマイニングの意義とプロセス	
　　2.1　データマイニングの意義	
　　2.2　CRISP-DMによるプロセスの標準化	
　Section３　　ビジュアルデータマイニングツールClementine	
　　3.1　Clementine7.1のインターフェース	
　　3.2　Clementine7.1の利用例と適用分野	
　　3.3　パレットで見るClementine7.1の機能	
 
第２章　SPSSで探索的にデータを眺める
　Section１　　従来の統計手法によるデータの探索	
　　1.1　散布図と相関係数				
　　1.2　多変量連関図と相関係数行列			
　　手順2-1　SPSSによる多変量連関図・相関係数行列　
　　1.3　箱ひげ図				
　　手順2-2　 SPSSによる箱ひげ図　
　Section２　　回帰式による予測モデル	
　　2.1　直線（曲線）の当てはめ			
　　手順2-3　SPSSによる散布図と線型回帰　
　　手順2-4　SPSSによる散布図と曲線（２次) 回帰　
　　2.2　説明変数間の関係				


第３章　Clementineの回帰２進木でデータを探索し直す
　Section１　　回帰２進木の基礎	
　　1.1　ノード･不純度･改善度			
　　1.2　回帰２進木の分岐手続き			
　Section２　　回帰２進木の簡単な実施例	
　　　　2.1　回帰２進木による予測例			
　　手順3-1　 Clementineによる回帰２進木分析　
　　手順3-2　 ClementineによるCART出力結果の分析　


第４章　ニューラルネットワークで予測モデルを作る
　Section１　　ニューラルネットワークの基礎理論	
　　1.1　ニューラルネットワークとは何か	
　Section２　　ニューラルネットワークとClementine	
　　2.1　ニューラルネットワークの実際	108
　　手順4-1　 Clementineによる予測モデルの作成（ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ)　
　　手順4-2　 Clementineによるモデルの学習結果　
　　手順4-3　 Clementineによるモデル検証　
　　2.2　CARTで学習結果からルールを抽出する	
　　手順4-4　 Clementineによるルール抽出（CART)　


第５章　Clementineを品質管理に利用する
　Section１　　アプリオリ分析とC5.0による分析	
　　1.1　品質管理に関する諸ツールの構成	
　　1.2　アプリオリ分析（要因特定分析）	
　　手順5-1　 Clementineによるアプリオリ分析（要因特定分析）　
　　1.3　決定木分析の一種であるC5.0	
　　手順5-2　 Clementineによる異常発生ルールの探索(C5.0) 　
　Section２　　Kohonenネットワークと主成分分析	
　　2.1　Kohonenネットワーク				
　　手順5-3　 Clementineによるﾃﾞｰﾀのｸﾗｽﾀﾘﾝｸﾞ(Kohonenﾈｯﾄﾜｰｸ)　
　　2.2　主成分分析による大量の変数の集約	
　　手順5-4　 Clementineによる主成分分析