データマイニング（Data Mining）[1B16]

＜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

＜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．
・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．

＜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を熟読する
2. データマイニングの対象
　　準備学習：教科書1.4〜1.6を熟読する
3. 相関ルールの基礎
　　準備学習：教科書2章を熟読する
4. 相関ルール：頻出アイテム集合の計算
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書2章を熟読する
5. 相関ルール：相関ルールの評価指標
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書2章を熟読する
6. 分類モデルの基礎
　　準備学習：教科書4章を熟読する
7. 分類モデルと決定木
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書4,5章を熟読する
8. 決定木の学習と枝刈り
　　準備学習：前回の復習を行い，教科書5章を熟読する
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を熟読する
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を熟読する
11. クラスタリングの基礎
　　準備学習：教科書8章を熟読する
12. 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章を熟読する
13. 応用事例
　　準備学習：教科書9章を熟読する
14. 学習内容の振り返り
　　準備学習：これまでの復習を熟読する

＜成績評価方法＞

授業にきちんと出席することが成績評価の前提．試験期間に授業内容すべてを範囲とする学期末試験を実施．
A+〜F の６段階評価で D 以上の者を合格とする．

＜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．