データマイニング（Data Mining）[1A14]

＜授業のねらい及び具体的な達成目標＞

大規模データの収集・蓄積が容易になった現在，収集した情報を無駄にせず，いかに活用するかが様々な分野において重要な課題となっている．データマイニングとは，大規模データの活用に関する技術であり，医学などの専門分野から，マーケティングなどのビジネス応用まで幅広く利用されている．この授業では，データマイニングについて，その考え方及び代表的な手法について理解する．

＜授業計画及び準備学習＞

1. ガイダンス，データマイニングとは
　　準備学習：教科書1.1〜1.3を読んでおくこと
2. データマイニングの対象
　　準備学習：教科書1.4〜1.6を読んでおくこと
3. 相関ルール（基本的考え方，Apriori）
　　準備学習：教科書2.1〜2.3を読んでおくこと
4. 相関ルール（飽和集合，興味深さの指標）
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書2.4〜2.6を読んでおくこと
5. 数値相関ルール
　　準備学習：相関ルールについて復習し，教科書3を読んでおくこと
6. 分類モデル
　　準備学習：教科書4.1〜4.3を読んでおくこと
7. 決定木（基本アルゴリズム）
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書5.1〜5.2を読んでおくこと
8. 決定木（枝刈り）
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書5.3〜5.4を読んでおくこと
9. ベイズ分類，ニューラルネットワーク
　　準備学習：教科書6.1〜6.2を読んでおくこと
10. サポートベクターマシン，数値予測モデル
　　準備学習：教科書6.3〜7.1を読んでおくこと
11. クラスタリング（k-means）
　　準備学習：教科書8.1〜8.2.1を読んでおくこと
12. クラスタリング（階層的クラスタリング）
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書8.2.2を読んでおくこと
13. 応用事例（相関ルール分析）
　　準備学習：教科書9.1を読んでおくこと
14. 応用事例（その他の応用）
　　準備学習：教科書9.2〜9.3を読んでおくこと
15. 学習成果の確認（試験）
　　準備学習：前回までの総復習を行う事

＜成績評価方法及び水準＞

原則として定期試験で最終成績を評価し，60点以上の者に単位を認める．

＜教科書＞

加藤，羽室，矢田：データマイニングとその応用，朝倉書店（ISBN978-4-254-27552-0)

＜参考書＞

元田，津本，山口，沼尾：データマイニングの基礎，オーム社（ISBN4-274-20348-4）

＜オフィスアワー＞

非常勤講師のため，できるだけ講義の際に質問してください．
電子メール：ytakama@sd.tmu.ac.jp
※講義名・学籍番号・氏名を忘れずに記載すること．

＜学生へのメッセージ＞

データマイニングは，理論的な理解をすることも重要ですが，ツール（データ解析の手段）としても知っておくと将来役に立ちます．どんな事に利用できるか，といった応用面も意識しながら学んでください．

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