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白桃書房 喜田昌樹
点
本書は、データサイエンティストの育成を目指し、ビジネスでのデータマイニングの活用法を説明する。そこで、経営学での導入背景、データマネジメントやデータクリーニングなどの前提条件、アルゴリズム(ニューラルネットワーク、決定木、クラスター化、アソシエーション)の基本的な事項について説明した後、各アルゴリズムを用いて、与信付与、乗換モデル、顧客の分類、顧客の気づきを促進する方法などの具体的事例を紹介する。そこでは、データ・サイエンスとの関係を意識した整理も行っている。
データマイニング導入の背景:経営手法の変化データマイニング入門:データ・サイエンスの中でデータマイニングの前提条件:データマイニングの前提条件:データマネジメントとデータクリーニングデータマイニングのビジネスでの活用領域データマイニングで用いるアルゴリズム:AI=人工知能に向けてニューラルネットワークで与信管理をする決定木で乗換モデルを作るクラスタリング手法を用いて顧客を分類するアソシエーションを用いて購買活動わ関連づけ、顧客の気付きを促進するデータマイニングの応用としてのテキストマイニング:データ・サイエンスの中のテキストマイニング〔ほか〕
本書は、データマイニングが使われる現場であるビジネスシーンを意識し、実際にデータマイニングを使った企画を立案できるようにすることを目指している。そのため、データマイニングそのものの説明や解説は、最新のツールであるIBM SPSS Modelerの操作手順等を説明するなどしているが最低限で、むしろ、そのビジネス活用の前提となる、経営戦略やマーケティングの関連理論の解説を丁寧に行っている。そして、いくつかの典型的な活用シーンを想定し、データの作成やモデルの構築から、実際の解決手法を提示している。大学の教科書を意識して書かれているため前提となる知識は不要で、経営学やマーケティングの考え方を丁寧に記述しているためIT技術者、また、具体的にデータマイニングの活用を考えている実務者の方におすすめ。2010年刊の第一版の増補改訂版。
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[BOOKデータベースより]
本書は、データサイエンティストの育成を目指し、ビジネスでのデータマイニングの活用法を説明する。そこで、経営学での導入背景、データマネジメントやデータクリーニングなどの前提条件、アルゴリズム(ニューラルネットワーク、決定木、クラスター化、アソシエーション)の基本的な事項について説明した後、各アルゴリズムを用いて、与信付与、乗換モデル、顧客の分類、顧客の気づきを促進する方法などの具体的事例を紹介する。そこでは、データ・サイエンスとの関係を意識した整理も行っている。
データマイニング導入の背景:経営手法の変化
[日販商品データベースより]データマイニング入門:データ・サイエンスの中で
データマイニングの前提条件:データマイニングの前提条件:データマネジメントとデータクリーニング
データマイニングのビジネスでの活用領域
データマイニングで用いるアルゴリズム:AI=人工知能に向けて
ニューラルネットワークで与信管理をする
決定木で乗換モデルを作る
クラスタリング手法を用いて顧客を分類する
アソシエーションを用いて購買活動わ関連づけ、顧客の気付きを促進する
データマイニングの応用としてのテキストマイニング:データ・サイエンスの中のテキストマイニング〔ほか〕
本書は、データマイニングが使われる現場であるビジネスシーンを意識し、実際にデータマイニングを使った企画を立案できるようにすることを目指している。
そのため、データマイニングそのものの説明や解説は、最新のツールであるIBM SPSS Modelerの操作手順等を説明するなどしているが最低限で、むしろ、そのビジネス活用の前提となる、経営戦略やマーケティングの関連理論の解説を丁寧に行っている。そして、いくつかの典型的な活用シーンを想定し、データの作成やモデルの構築から、実際の解決手法を提示している。
大学の教科書を意識して書かれているため前提となる知識は不要で、経営学やマーケティングの考え方を丁寧に記述しているためIT技術者、また、具体的にデータマイニングの活用を考えている実務者の方におすすめ。2010年刊の第一版の増補改訂版。