Rによるデータマイニング入門

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データマイニングは、大量のデータを利用して、予測、分類、ルール発見などの目的に対して様々な手法によりアプローチする。  本セミナーでは、フリーソフトウェアであるRを用いてデータマイニングを行うための基本的なデータの処理および可視化から始める、主要なデータマイニング手法について、基本的な考え方を紹介し、サンプルデータを用いた実際のデータ分析を通して分析結果の解釈 (結果の読み方) や解析結果の可視化、分析における留意点について紹介する。  予測のためのデータマイニング手法 (教師あり学習) としては、線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、決定木、サポートベクターマシンを紹介する。分類のための手法 (教師なし学習) としては、階層的クラスリング、非階層的クラスリング、自己組織化マップを紹介する。また、データマイニングとして代表的なマーケットバスケット分析のための手法としてアソシエーションルール分析を紹介する。

  1. Rの基本
    1. Rstudioの基本操作
    2. R言語入門
    3. 外部データの取り込み
    4. データの要約
    5. パッケージの利用
    6. dplyrパッケージによるデータフレームの操作
    7. データの可視化
  2. データマイニングとは
    1. ビッグデータとデータサイエンス
    2. CRISP – DM
  3. 予測のためのデータマイニング手法
    1. 線形回帰分析
    2. ロジスティック回帰分析
    3. 決定木分析
    4. サポートベクターマシン
    5. k – 近傍法
  4. 分類のためのデータマイニング手法
    1. 階層型クラスター分析
    2. 非階層型クラスター分析
    3. 自己組織化マップ (SOM)
  5. マーケットバスケット分析
    1. アソシエーションルール分析
  6. まとめ

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

受講料

持参品

当日はフリー統計ソフトR、RコマンダーおよびRStudioをインストールしたノートPCをご持参ください。
別途、セミナー開催10日前を目安に、参加申込者にインストール方法をご連絡いたします。