ビジネス・データマイニング入門「増補改訂版」

本書は、データサイエンティストの育成を目指し、ビジネスでのデータマイニングの活用法を説明する。そこで、経営学での導入背景、データマネジメントやデータクリーニングなどの前提条件、アルゴリズム（ニューラルネットワーク、決定木、クラスター化、アソシエーション）の基本的な事項について説明した後、各アルゴリズムを用いて、与信付与、乗換モデル、顧客の分類、顧客の気づきを促進する方法などの具体的事例を紹介する。そこでは、データ・サイエンスとの関係を意識した整理も行っている。

目次

データマイニング導入の背景：経営手法の変化
データマイニング入門：データ・サイエンスの中で
データマイニングの前提条件：データマイニングの前提条件：データマネジメントとデータクリーニング
データマイニングのビジネスでの活用領域
データマイニングで用いるアルゴリズム：ＡＩ＝人工知能に向けて
ニューラルネットワークで与信管理をする
決定木で乗換モデルを作る
クラスタリング手法を用いて顧客を分類する
アソシエーションを用いて購買活動わ関連づけ、顧客の気付きを促進する
データマイニングの応用としてのテキストマイニング：データ・サイエンスの中のテキストマイニング〔ほか〕

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