データの分析と知識発見

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-595-32482-6
• タイトル: データの分析と知識発見
• タイトルよみ: データ ノ ブンセキ ト チシキ ハッケン
• 著者・編者: 秋光淳生 著
• 版: 3訂版
• シリーズタイトル: 放送大学教材. 情報コース/専門科目
• 著者標目: 著者 ： 秋光, 淳生 アキミツ, トシオ ( 01196927 )典拠; 編集責任者 ： 放送大学 ホウソウ ダイガク ( 00646432 )典拠
• 出版事項: 東京 : 放送大学教育振興会 (出版)
• 出版年月日等: 2024.3
• 出版年（W3CDTF）: 2024
• 数量: 282 p
• 大きさ: 21 cm
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 表現種別: テキスト
• 機器種別: 機器不用
• キャリア種別: 冊子
• 件名標目: データマイニング データマイニング ( 00948240 )典拠
• NDC10版: 007.609 : 情報学．情報科学
• NDLC: M151
• 対象利用者: 一般
• 入手条件・定価: 3000円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M151-R17
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 033311432; http://id.ndl.go.jp/bib/033311432
• 全国書誌番号: 23962969
• 目録規則: 日本目録規則2018年版
• 整理区分コード: 111

• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/13631434
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: テキストデータ
• コレクション（障害者向け資料：レベル2）: プレーンテキスト
• 一般注記（コンテンツ）: 収録時間 : 原本ページ数: 282 p; ファイル形式 : TXT形式; 製作注記 : ファイルサイズ 313KB 全文校正済みデータ 図等に対する説明テキストあり; 資料の種類 : プレーンテキスト
• 製作者: 放送大学附属図書館
• 製作年（W3CDTF）: 2024-03-20
• 受理日（W3CDTF）: 2024-05-23T15:35:42+09:00
• 記録形式: TXT
• 記録形式（IMT）: application/zip
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 視覚障害者等用データ送信対象
• 著作権情報: 第37条第3項の権利制限
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 視覚障害者等用デジタル資料; https://mina.ndl.go.jp

• 国立国会図書館永続的識別子: info:ndljp/pid/14517492
• コレクション（共通）: 障害者向け資料
• コレクション（障害者向け資料：レベル1）: DAISY
• コレクション（障害者向け資料：レベル2）: テキストDAISY
• 一般注記（コンテンツ）: 製作注記 : ファイルサイズ 512KB; システム要件 : ANSI/NISO Z39.86-2005 (R2012); システム要件 : DAISY ver.3.0; 資料の種類 : テキストDAISY
• 製作者: 放送大学附属図書館
• 製作年（W3CDTF）: 2024-03-20
• 受理日（W3CDTF）: 2025-10-28T11:21:33+09:00
• 記録形式: DaisyText
• 記録形式（IMT）: application/zip
• オンライン閲覧公開範囲: 国立国会図書館内限定公開
• デジタル化資料送信: 視覚障害者等用データ送信対象
• 著作権情報: 第37条第3項の権利制限
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 視覚障害者等用デジタル資料; https://mina.ndl.go.jp

• 要約等: 現在、ＩＣＴの進歩に伴い、大量のデータが収集、蓄積され、それを元に大量の計算がなされ多くの情報・知識を得ることができるようになった。現在氾濫するデータや情報にどう接し、それとどう付き合っていくべきなのか、また、そういった情報を抽出するためには大量のデータをどのように処理し、どういった分析をすれば良い...

目次

１．ＲとＲＳｔｕｄｉｏの基本操作　２．Ｒを用いた行列の計算　３．ファイルの読み込みとデータフレーム　４．データの視覚化　５． 確率分布　６．アソシエーション分析　７．決定木　８．回帰分析（１）　９．回帰分析（２）　１０．回帰分析（３）　１１．ニューラルネットワーク　１２．主成分分析　１３．因子分析　１４．距離データの可視化　１５．データの分類