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テキストマイニングを使う技術/作る技術―基礎技術と適用事例から導く本質と活用法

確率モデルによるWebデータ解析法 - データマイニング技法からe-コマースまで

数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する (光文社新書)

ラフ集合と感性―データからの知識獲得と推論

人画像処理 (IT Text)

大学院生向き　　（2007-07-25）
オーム社なので技術的な内容が多いのは予想どおりでした。

説明はその手の大学院生やアカデミックな方々に向いた内容です。
仕方ないかもしれませんが、民間企業でテラバイトデータに向き合う人が読んでも残念ながらあまり参考になりません。実際のデータ事例が少ない気がします。しかし、理論的背景などを理解したい人や大学院生には向いてます。

SASやSPSSでデータ処理を担当してる方、解析を担当している方にとってのお勧めは第４章です。気の遠くなるような変数の数、ダミー化や欠損値処理などやりすぎて「コア」データを見つけられなくなり「どーすればいい？」と思ってる方にはとても参考になります。やみくもにデータを離散化してまいがちな方、もっと合理的かつ論理的な属性選択をしてみたい方にはとても参考になります。

通常、マイニングツールは非常に高価です。フリーのWekaを勧めることでもっとKDDを知ってもらいたいという著者の意気込みを感じます。