データ マイニングとは

データ マイニングは、機械学習、統計分析、 およびデータベース管理システム。 データ マイニングは、データ セットから情報を抽出し、その情報をその後の応用のために理解可能な構造に変換するという包括的な目標を持つ、コンピューター サイエンスと統計の学際的な主題です。 「データベースにおける知識発見」（「KDD」としても知られる）方法には、「データマイニング」として知られる分析ステップが含まれています。 生の分析のフェーズに加えて、データベース管理とデータ管理、データの前処理、モデルと推論の考慮事項、面白さの尺度、複雑さの考慮事項、新しく発見された構造の後処理、視覚化、オンライン更新の側面も含まれます。

どのようなメリットが得られるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: データ マイニング

第 2 章: 機械学習

第 3 章: テキスト マイニング

第 4 章: 相関ルール学習

第 5 章: コンセプト ドリフト

第 6 章: Weka (ソフトウェア)

第 7 章: 知識発見とデータ マイニングに関する特別関心グループ

第 8 章: 教育データ マイニング

第 9 章: ソーシャル メディア マイニング

第 10 章: 機械学習の概要

(II) データ マイニングに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのデータ マイニングの実際の使用例。

(IV) データ マイニング テクノロジーを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 データマイニングの概要。