データマイニング

学期曜時限	3学期　火曜日　1・2時限	教室	7A101 春日実習室II	3・4年	2単位
担当教員	長谷川　秀彦	オフィスアワーと研究室	水16:00～17:00　211
授業概要	大量のデータから未知の規則性を探し出すための手法として，相関ルール抽出，帰納学習などのデータマイニングの典型的な考え方と方法について学ぶ。元々，「マイニング」とは鉱脈から金などを掘り出すことを意味する言葉であり，データマイニングは，大量データの中から有用な情報を引き出す技術として，企業のマーケティングや戦略決定など様々な場面で用いられている。本講義では，基礎知識，用いられる手法，アルゴリズムなどを紹介し，それらを使って実際に処理することでデータマイニングの総合的な理解を目指す。
学習・教育目標	データマイニングに必要な基礎知識を理解する代表的な手法の使い方を習得する
授業計画	1. データマイニングの概要（データマイニングとは何か，どのような応用例があるか） 2. データ解析の基礎（データマイニングの背景となる知識など） 3. データマイニングの手法（判別・予測するための様々な手法，高速化のアルゴリズムなど）・クラスタリング・決定木・SVM・判別分析・相関ルール・帰納学習
成績評価の方法	２回程度の課題と期末テストによって評価する。採点方針は未定
教材・教科書・参考書等	検討中
履修要件前提知識，他科目との関連等	コンピュータを利用したデータ解析ができることが望ましい（Excel を利用したり，プログラミングをしたり，自分に合った道具が使えること）
授業外の学習内容・方法	課題を完成させるには，コンピュータを利用した試行錯誤が不可欠である課題をまとめるためには，各種文献にあたらなければならない
備考講義のホームページ等	平成21年度開講予定

GE6 1401	データマイニング
	Data Mining