2023/12/20

データマイニングとその応用

推薦書籍

出版社ページは
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著者名：加藤直樹・羽室行信・矢田勝俊

出版社名：朝倉書店

澪標アナリティクス株式会社
井原渉さん推薦！

井原氏推薦文：大学が文系だったので、研究のためにデータ分析をする必要が発生した際に、読みました。
手探りで分析をしており、分析の目標やゴールが分からなくなった時に、この本を頼りに分析を勧めました。機械学習やデータ分析で、分析した結果をどう解釈するか、どこまでやるかを体系立てて説明されています。ただ、固いわけではなく、とても実践的で特徴量マイニングなど機械学習でも活かせる本です

★★★　↓　DS協会企画委員による解説文　↓　★★★

みい

博士！分析チームに配属されてから、ちょっとずつ分析のことが分かってきたので、次の一歩になる書籍を探しています。「データマイニングとその応用」はどんな人（どのレベルの人）におすすめか、教えてくださ〜い！

博士

データマイニング（data mining）がもてはやされた当時から随分経った現在においては、この本を読むのはちょっと辛いかもしれんな。もっとも体系的に教えてくれる「先生」がいれば別じゃがの。わしなら、「読みたい事例から読む」というのが良いと思うんじゃ。この本の最大の特徴は、具体的な分析タスクを応用事例を通じて示している点じゃの。映画作品への興味度、カードローンの破産予測、小売店の顧客離反など、良く知られた事例が載っとるから、分析官のアイディアを養うには良いな。独学で読むなら中級者以上が対象者じゃの。

みい

10年以上前の書籍だけど、今でもこの書籍に載っている応用技術は使われているのかな？

博士

そこが問題じゃのぅ。現在は、分析ライブラリーが充実していて容易く手に入るようになってるからのぅ、地道に統計的なプロセスを勉強する気になるかは疑わしい。ただしじゃ、良く聞くんだぞ!!!。現在、容易く手に入れることができる分析手法は、ほとんど全て過去の分析アイディアから発達したものじゃ。そういう意味では、この本に載っている応用技術は現在でも使われておる。違うのは、それら技術の精度じゃ。

みい

分類モデルのいくつかが載ってるようだけど、よく使われる分類モデルってなんだろう？それだけでも勉強したいな〜。

決定木（decision tree）の技術とアイディアは、今でもとても有効じゃ。機械学習（machine learning）の初学者は、この決定木とランダムフォレストから学ぶのが一番得策じゃ。その次に、ニューラルネットワークとサポートベクターマシン（SVM）じゃな。現在の機械学習の中心となっておる技術じゃ。

みい

ありがとうございます。なーんとなく、この本のことがわかりました！先生を見つけて、読めるようにサポートしてもらいます！

解説文執筆：

データサイエンティスト協会　企画委員会

株式会社分析屋　西原美優花／株式会社GRI　小林大輔