内容

目次

1章　はじめてのデータマインニング 1.1　データマイニングとは？ 1.2　データマイニングのいろいろな手法 1.3　データマイニングと統計学の相違点 2章　ニューラルネットワーク 2.1　ニューラルネットワークとは 2.2　階層型ニューラルネットワーク 2.3　SPSSによる階層型ニューラルネットワークの手順 3章　決定木 3.1　決定木とは？ 3.2　決定木の作図の手順 3.3　SPSSによる決定木の作図の手順 4章　予測のための回帰分析 4.1　データマイニングと回帰分析 4.2　単回帰分析によるデータマイニング 4.3　Excelによる単回帰分析の手順 4.4　重回帰分析によるデータマイニング 4.5　Excelによる重回帰分析の手順 5章　予測のための曲線推定 5.1　データマイニングと曲線推定 5.2　曲線推定の予測式とそのグラフ 5.3　SPSSによる曲線推定の手順 6章　予測のためのロジスティック回帰分析 6.1　データマイニングとロジスティック回帰分析 6.2　ロジスティック回帰分析によるデータマイニング 6.3　SPSSによるロジスティック回帰分析の手順 7章　予測のための判別分析 7.1　データマイニングと判別分析 7.2　判別分析によるデータマイニング 7.3　SPSSによる判別分析の手順 8章　予測のためのエキスパートモデラー 8.1　データマイニングとエキスパートモデラー 8.2　エキスパートモデラーによるデータマイニング 8.3　SPSSによるエキスパートモデラーの手順 9章　パターン抽出のための相関分析 9.1　データマイニングと相関分析 9.2　相関分析によるデータマイニング 9.3　Excelによる相関分析の手順 10章　パターン抽出のためのコレスポンデンス分析 10.1　データマイニングとコレスポンデンス分析 10.2　コレスポンデンス分析によるデータマイニング 10.3　SPSSによるコレスポンデンス分析の手順 11章　パターン抽出のための多重応答分析 11.1　データマイニングと多重応答分析 11.2　多重応答分析によるデータマイニング 11.3　SPSSによる多重応答分析の手順 12章　パターン抽出のためのコンジョイント分析 12.1　データマイニングとコンジョイント分析 12.2　SPSSによるコンジョイントカードのつくり方 12.3　SPSSによるコンジョイント分析の手順 13章　分類のためのクラスター分析 13.1　データマイニングとクラスター分析 13.2　クラスター分析によるデータマイニング 13.3　SPSSによるクラスター分析の手順 14章　分類のための主成分分析 14.1　データマイニングと主成分分析 14.2　主成分分析によるデータマイニング 14.3　SPSSによる主成分分析と分類の手順