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実習セミナー

 Rによるデータマイニング入門

S190222K



 開催日時:2019年2月22日(金) 10:30-16:30

 会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)

受 講 料:55,000円[税別]/1名



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(pdf)をご連絡します。



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 講 師


 山本 義郎 氏
 


    東海大学 理学部 数学科 
        教授 博士(理学)



  
  <セミナーの概要>
    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。



 講義項目

  1. Rの基本
  
 1.1 Rstudioの基本操作
   1.2 R言語入門
   1.3 外部データの取り込み
   1.4 データの要約
   1.5 パッケージの利用
   1.6 dplyrパッケージによるデータフレームの操作
   1.7 データの可視化


  2.データマイニングとは
   
2.1 ビッグデータとデータサイエンス
   2.2 CRISP-DM


  3.予測のためのデータマイニング手法
   
3.1 線形回帰分析
   3.2 ロジスティック回帰分析
   3.3 決定木分析
   3.4 サポートベクターマシン
   3.5 k-近傍法
  
  4.分類のためのデータマイニング手法
   
4.1 階層型クラスター分析
   4.2 非階層型クラスター分析
   4.3 自己組織化マップ(SOM)

  5. マーケットバスケット分析
   5.1 アソシエーションルール分析

  6. まとめ



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