内容
ビッグデータの定義のひとつに「事業に役立つ知見を導出するためのデータ」がある。有象無象のデータの中から「使える情報」を見つけ出すため,古典的な統計的方法から,複雑な代数的・確率的計算を伴う方法まで様々な分析法が利用されている。本書では,主要なデータ分析法のひとつとして多変量解析法を中心に紹介する。さらに,協調フィルタリング,PageRankアルゴリズム,非負値行列分解等の手法についても紹介する。データ分析法の原理を線形代数学的な観点から理解することを目的とする。各手法の原理を説明するのに必要な線形代数学,数理最適化,統計学の関連知識も同時に学習する。