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岡嶋 裕史
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数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書) 新書 – 2006/5/17

3.6 5つ星のうち3.6 55個の評価
すべての形式と版を表示
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購入オプションとあわせ買い

グーグル、アマゾン——Web2.0時代に必須の技術を、本質から理解する

データマイニングが従来の統計分析と一線を画して語られるのは、取り扱う情報が質と量の両面において異なるからです。(略)
統計分析は情報が高コストであった時代に確立された学問体系です。それは、できるだけ小さい情報量から、世界の姿を知ろうとする試みだと換言できます。一方で現代は巷に情報があふれかえっています。その差が指し示すのは、分析対象が深度を増すことであり、従来は分析対象にしなかった/できなかった情報も対象にできる、すなわち、対象の幅が拡がることでもあります。このように質的にも量的にも変化した分析対象に対して、異なるアプローチ方法が用意されるのは、必然でもあるでしょう。(「まえがき」より)

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  1. 本の長さ
    211ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    光文社
  4. 発売日
    2006/5/17
  5. ISBN-10
    4334033555
  6. ISBN-13
    978-4334033552
  7. すべての詳細を表示
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商品の説明

出版社からのコメント

■ネットワークが進化して情報の相互運用性(インタオペラビリティ)が増大すると、インターネットは今以上に玉石混淆の情報が流通するようになるでしょう。そのなかで「玉」である情報を選別するコストが増大すれば、進化したネットワークの利便性を享受できなくなってしまいます。データマイニングは今後、より社会の隅々まで、より認識しにくい形で浸透していくでしょう。(「まえがき」より)

著者について

著者・岡嶋裕史
1972年東京都生まれ。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士(総合政策)。富士総合研究所勤務を経て、現在、関東学院大学経済学部経営学科情報部門・関東学院大学大学院経済学研究科助教授。Webサービスイニシアティブ技術部会副部会長。『1週間で分かる情報セキュリティアドミニストレータ集中ゼミ』(日本経済新聞社)、『暗証番号はなぜ4桁なのか?』(光文社新書)、『郵便と糸電話でわかるインターネットの仕組み』(集英社新書)など著書多数。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 光文社 (2006/5/17)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2006/5/17
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 新書 ‏ : ‎ 211ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4334033555
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4334033552
  • カスタマーレビュー:
    3.6 5つ星のうち3.6 55個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

M3
5つ星のうち4.0 読み物として面白かった
2020年1月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
いろいろな分析手法のイメージをざっくり伝えてくれる。個人的には、クラスター分析の解説がわかりやすくて気に入りました。作者の方はミリタリーファンなんでしょうかね。例がやけにマニアックでした。
他レビューにもある通り、監視社会について書かれた最後の2章はそれまでとはややテイストが変わるけど、それはそれで興味深く読ませていただきました。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
どす恋
5つ星のうち3.0 入門書
2006年10月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データマイニングについてのアウトラインを簡単に説明しただけで、

もう少し突っ込んだ説明が欲しい、と思った。

しかし、本書にも書いてある通り、あくまで入門書なので、より詳しく

知りたい人は、まえがきで紹介されている書籍を読むべきなのだろう。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
kii
5つ星のうち5.0 データマイニングは難しい
2022年3月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
タイトルにある通り数式は全く本書には登場しない。文系向け、またはデータマイニングについて全く無知であるエンジニア向けに最適であると感じた。内容としては重複する部分が多々あるのが唯一の不満点だろうか。
大学でデータマイニングの授業を履修しており、聞きながら本書を読んでいたが、内容と重複する所が多い。それだけ重要だと感じる。本書でデータマイニングの概要を掴んだが、率直な感想としてはより踏み込んだ内容は学びたいとは思わない。本書にも書いてあるが、結局のところデータマイニングを行う上で重要なのは定規の物差しを決めるエンジニアである。塵山から砂金を見つけ出すのは容易なことではない。忍耐力と判断力に優れた方におすすめに分野だと言える。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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wave115
5つ星のうち4.0 怖い世の中になったものです
2006年9月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データマイニングというのは，コンピュータを使って膨大なデータを分析し，何らかの法則を見つけ出す手法です．アマゾンでは，購入履歴などをもとにお勧め商品を表示してくれますが，これもデータマイニングの結果です．

本書では，このデータマイニングの手法について入門レベルで簡単に解説しています．詳しい事が知りたい人には少し物足りないかもしれませんが，「データマイニングとは何ぞや」という向きにはお勧めです．

しかし，こうやって本の評価を入れているだけでも私の趣味・趣向がどんどん分析されているかと思うとぞっとしますね．怖い世の中になったものです．
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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親カッパ
5つ星のうち2.0 データマインニングの用語がわかる
2010年2月13日に日本でレビュー済み
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大学助教授が書く　数式を使わずデータマインニングを説明する本

構成はデータマインニングについて簡単に手順を説明しています。
代表的な解析方法、回帰分析、決定木、クラスタ分析、自己組織化マップ
連関規則、ニューラルネットなどの方法を解説しています。
最後にデータを扱う上での注意点で、情報管理と、監視社会について
解析しています。

画期的なのは、一切数式を使わずに、説明を行っていることです。
確かにこれは数式アレルギーの人には説得力を持ちます。
また、この数式がないことが、用語の説明だけで終わり、実際の
使用例や分析例に繋がっていかない課題になります。

まずは、データマインニングを考えている人が、それぞれの用語の
意味を把握するには適切ですが、解析結果が、宝石なのか
単なるゴミ混じりの石なのかと評価を行おうと、一歩踏み込んだとたん
この本の範疇からはずれてしまいます。

とりあえずデータマインニングの用語について行く必要が
ある人には手頃な本ではないかと思います。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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izt
5つ星のうち3.0 雰囲気や、限界を知るための本
2012年12月17日に日本でレビュー済み
データマイニングという言葉が含んでいる、いくつかの具体的な統計的技法（回帰分析、決定木、クラスター分析、など）
について、ごく簡単な例を示しながら、その雰囲気を紹介している本です。
本当に数式は出てこないので、どんな種類の計算をしているのかは全く分かりません。
技法や、ツールを使うのは別の人がやるが、データマイニングの技法と成果を使って仕事をしたい、という人が読む本です。

さくっと読めるので、「そういう本だったのだな」というふうに納得できると思います。
参考文献が挙げられているので、次に読むべき本が分かるようになっています。

なお、
著者の関心事なのかもしれませんが、「大量に保存されるようになったデータのおかげで、我々の社会はあらたな監視社会に
なりつつある」みたいな評論が出てきたのは余計だと思いました。それを論じるにはページが足りないですよね。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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world3
5つ星のうち5.0 看板に偽りなし
2014年8月16日に日本でレビュー済み
データマイニングってどんなもの？、と門外漢が知りたい場合に最適の内容。
データマイニングの実際の技術を教えることは最初から狙わず、
雰囲気をざっくり伝えることに徹している点が潔い。
文章に適度にユーモアがあり、いい意味でビジネス書っぽくないところも良い。
最後の個人情報保護や監視社会の話は蛇足といえば蛇足だが、良く書けた蛇足だと思う。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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ドラゴン777
5つ星のうち4.0 数式を使わないデータマイニング入門
2006年12月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数式は使わなくても、負の数を２回掛けると正の数になるとか、グラフの見方にアレルギーがある人は止めたほうが良い。でも、データマイニングに興味のある人や、データウェアハウスに携わる人など分析に携わる人にお勧めです。デートに成功した確率など笑えるような身近にある出来事を例にとってやさしく解説しているので頭の整理にも丁度よい。分析に疲れた人も初心に帰った内容により、これからの進む道が見えてくるかもしれません。そして、データマイニングを行えば何でも分かると言えばそうではない。むしろ、データマイニングで新しいルールを見つけても、それが現実に役立つルールであることは少ないと警告を鳴らしているので一読の価値はあると思います。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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