データマイニング入門を読みました。

あるデータサイエンティストにどんな書籍を読めばいいですかねと聞いた所わざわざあるブログに記事を書いて頂きました。(ちなみにその記事は秘密ですw)

で、そんな中おすすめされた本の中に前から気になっているものがあったので迷わずに買って読んでみました。

これです。

 

計量経済学で統計分析をそれなりにやってきたという前提でお話をしたので、まぁとりあえずはデータマイニングの事を知っておきなよと。そういうことなのだと思います。

さすがに入門というだけあって内容は簡単。
統計解析をやったことある人だったら数学的な内容はさほど難しく感じられないでしょう。
あと必要なRのコードが全部乗っているのでそのへんで躓くことはないかと。(ちなみに僕は躓きましたw)

読んでよかった点

・とりあえず機械学習知ってるよと言える(言えるだけw)
・どんな分析をどんな目的に使えるのかという大まかな検討がつく。

このへんが足りない

・分析結果とビジネスを結びつける部分が無い。
・データマイニングで無いとダメという主張は無い。(まぁデータサイズとかの話はちょっとあるのだけれども)
・サンプルデータに興味がわかないw

次に勉強する事

・分析手法が実際どう使われてるのかを知る。(これについては下の本を薦めてもらいました)

・webマーケティングの分野の本を読む。(どう転んでもそっちの方面で分析してゆくことになりそうなので)

・自分の持ってるデータで試してみる。
サーモンの価格予想をニューラルネットワークで試しているのだけどあんまり上手くいってないです。色々データ増やしたりモデルをチューンしてるんですがねぇw
あと今やろうと考えてるのはノルウェーの車をセグメントで分けたりとか、オプションと車体でアソシエーション分析とか、そんなこと考えてます。

 

 

えーと。全体的にいい本だったと思います。
もし統計を既に勉強したことがあって、データマイニングやってみたーいとか思ってるのであればおすすめの1冊です。

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