データマイニング入門－Rで学ぶ最新データ解析
豊田秀樹 編著
B5判変形 320頁 定価 3740円
ISBN 978-4-489-02045-2 C0040
2008年12月刊行
◎身近なデータとRで学ぶ、データマイニング入門
データマイニングの基礎，ニューラルネット，決定木，自己組織化マップ，連関規則，クラスター分析から，サポートベクターマシン，ベイジアンネットワーク，潜在意味解析など近年登場した新しい分析までを，お菓子やワインの銘柄など取っつきやすいデータで幅広く解説する．解説と分析にはすべてオープンソースのRを活用し，読者が実際にデータやスクリプトをダウンロードして追計算できるようにした．実務家はもとより，心理系や社会系の学生がデータマイニングを卒論・レポートなどで使えるように丁寧に解説している．
■編著者
豊田秀樹（とよだ ひでき）
1961年 東京都に生まれる。
1989年 東京大学大学院･教育学研究科（教育学博士）。
日本行動計量学会優秀賞（1995年）、
日本心理学会優秀論文賞（2002年、2005年）受賞。
イリノイ大学心理学部客員研究員などを経て、
現 在 早稲田大学文学学術院教授。
専門は心理統計学、マーケティング･サイエンス。
研究の合間の映画鑑賞が無上の楽しみ。
◎主な著書
『共分散構造分析［入門編］―構造方程式モデリング―』
『共分散構造分析［応用編］―構造方程式モデリング―』（編著）
『共分散構造分析［技術編］―構造方程式モデリング―』（編著）
『共分散構造分析［疑問編］―構造方程式モデリング―』（編著）
『共分散構造分析［理論編］―構造方程式モデリング―』（編著）
『マルコフ連鎖モンテカルロ法』（編著）
（以上、朝倉書店）
『共分散構造分析［事例編］―構造方程式モデリング―』（北大路書房）
『SASによる共分散構造分析』（東京大学出版会）
『原因を探る統計学―共分散構造分析入門―』（共著、講談社ブルーバックス）
『購買心理を読み解く統計学――実例で見る心理・調査データ解析28』（編著）
『共分散構造分析[Amos編]――構造方程式モデリング』（編著）
（以上、東京図書）
■執筆者
中村健太郎（埼玉学園大学経営学部経営学科）／川端一光（早稲田大学文学学術院）／福中公輔（早稲田大学大学院文学研究科）／岩間徳兼（同）／久保沙織（同）／鈴川由美（同）／竹下恵（同）／池原一哉（同）
第1章 データマイニングとは
第2章 ニューラルネット
第3章 人工知能エンジンと決定木
第4章 自己組織化マップ
第5章 連関規則
第6章 クラスター分析
第7章 ベイジアンネットワーク
第8章 サポートベクターマシン
第9章 潜在意味解析
本書で使用している各データを、こちらからダウンロードすることができます。
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