2015年度工学院大学 情報学部コンピュータ科学科

データマイニング(Data Mining)[1A16]

試験情報を見る] [授業を振り返ってのコメント(学内限定)

2単位
高間 康史 非常勤講師  
最終更新日 : 2016/01/21

<学位授与の方針>
1. 基礎知識の習得
2. 専門分野知識の習得
3. 汎用的問題解決技能
4. 道徳的態度と社会性
5. 創成能力

<授業のねらい>
ビッグデータに代表されるように,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.

<受講にあたっての前提条件>
特になし

<具体的な到達目標>
・データマイニングの目的や現代社会での必要性について理解できる.
・データマイニングの基本的手法について理解し,小規模のデータでその動作を説明できるようになる.
・データマイニングの関連キーワードについて学ぶことで,関連書籍などの内容をある程度理解できるようになる.

<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(1)
  準備学習:教科書2章を読んでおくこと
4. 相関ルール(2)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書2章を読んでおくこと
5. 相関ルール(3)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書2章を読んでおくこと
6. 分類モデル(1)
  準備学習:教科書4章を読んでおくこと
7. 分類モデル(2),決定木(1)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書4,5章を読んでおくこと
8. 決定木(2)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書5章を読んでおくこと
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(1)
  準備学習:教科書8章を読んでおくこと
12. クラスタリング(2)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書8章を読んでおくこと
13. 応用事例(1)
  準備学習:教科書9章を読んでおくこと
14. 応用事例(2)
  準備学習:前回の復習を行い,教科書9章を読んでおくこと
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>
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@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.


このページの著作権は学校法人工学院大学が有しています。
Copyright(c)2015 Kogakuin University. All Rights Reserved.