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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2020/09/23 現在/As of 2020/09/23 |
開講科目名 /Course |
データマイニング論a(18以前)/DATA MINING(A) |
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開講所属 /Course Offered by |
経済学部経営学科/ECONOMICS MANAGEMENT |
ターム?学期 /Term?Semester |
2020年度/2020 Academic Year 春学期/SPRING SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
木3/Thu 3 |
開講区分 /semester offered |
春学期/Spring |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
3,4 |
主担当教員 /Main Instructor |
中山 健 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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中山 健 | 経営学科/MANAGEMENT |
授業の目的?内容 /Course Objectives |
講義目的: 収集された大量のデータから推測される関係や規則性などの有用な情報を,コンピューターを用いて発見(採掘=マイニング)する考え方と手法を学びます. 講義概要: 近年,多くの分野で,機械処理が容易な膨大なデータ(ビッグデータ)が利用可能となっています.ビッグデータには様々な有用な情報が含まれていると期待されますが,人手だけで見つけ出すことは困難です. この授業では,ビッグデータからの有用な情報発見をコンピューターで支援する方法(データマイニング)について,基本的な考え方といくつかの手法を学びます. |
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授業の形式?方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
必要に応じてコンピューターで実習しながら学習します. | ||||||||||
事前?事後学修の内容 /Before After Study |
テキストの予習復習,課題等を行う事が必要です. | ||||||||||
テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
授業内実習および小テスト(40%),提出課題(30%),授業への参加度(30%)を基に総合的に判断します. | ||||||||||
関連科目 /Related Subjects |
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備考 /Notes |
参考文献:必要に応じて適宜紹介します. | ||||||||||
到達目標 /Learning Goal |
データマイニングに関する専門知識を習得し、巨大集積データを解析、分析できるようにする。 |
回 /Time |
授業計画(主題の設定) /Class schedule |
授業の内容 /Contents of class |
事前?事後学修の内容 /Before After Study |
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1 | ガイダンス | 授業の進め方などを説明します. | |
2 | データマイニングの基礎 | データマイニングとは何か,統計学との違いは何かなどを説明します. | |
3 | 相関ルール(1)*解説* | 目的と考え方を説明します. | |
4 | 相関ルール(2)*実習* | 実習を通して理解を深めます. | |
5 | クラスタリング(1)*解説* | 目的と考え方を説明します. | |
6 | クラスタリング(2)*実習* | 実習を通して理解を深めます. | |
7 | 決定木(1)*解説* | 目的と考え方を説明します. | |
8 | 決定木(2)*実習* | 実習を通して理解を深めます. | |
9 | ナイーブベイズ(1)*解説* | 目的と考え方を説明します. | |
10 | ナイーブベイズ(2)*実習* | 実習を通して理解を深めます. | |
11 | データマイニングの応用事例とその他の手法 | ここまでの授業で扱わなかった手法や応用を概観します. | |
12 | まとめ | これまでの授業を振り返り,学んだことを確認します. | |
13 | ※実施しません | ※実施しません | |
14 | ※実施しません | ※実施しません |