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

私が所属する研究室の研究は何をやっているのかよくわからないと言われがちだ。化学系でありながら、いわゆる化学っぽいことをしていないからだ。研究室で取り扱っている研究内容は多岐に渡っているため、一言であらわすのは難しい。あえて例をあげるなら、ある研究では上手にプラントを運転できる条件を知るために、プラント（工場）の過去の運転データに数学的な処理を施す研究を行っている。良い処理法を見つけることができると、プラントの運転が良くなり、会社に大きな利益を生む。このようにデータを数学的に解析する技術は様々なところで利用されており、身近なところではAmazonのおススメ機能などがあげられる。情報の蓄積技術が進歩した現在ではビジネスにおいてますます重要になる技術だと考えられている。

このわけのわからない研究に興味を持っていただけたとしても、手法を理解するには、それなりに数学を理解できる必要がある。数学は嫌いだが、どんなことをやっているのかどうしても知りたいと言う人は、まず、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を読んでみるとよい。数式が使われていない代わりに、図表で視覚的にだいたいどんなことをやろうとしているのかが説明されており、概念がつかめる。

本書で説明されている手法は以下のものである。

• 回帰分析
• 決定木
• クラスタ分析
• 自己組織化マップ
• 連関規則
• ニューラルネットワーク

興味が惹かれただろうか？ ちなみにえらそーに書いている私は手法をまだまだ理解できていない。。。

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