Rで学ぶデータマイニングI データ解析編

Rのテクニック、データの見方、データマイニングの解析ができる!!

このような方におすすめ

Rに興味のある人
Rでデータマイニングを実行してみたい人
  • 著者熊谷 悦生・舟尾暢男 共著
  • 定価3,960 (本体3,600 円+税)
  • B5変 264頁 2008/11発行
  • ISBN978-4-274-06746-4
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「Rの基本的な使用方法」と「データのハンドリング方法」を紹介した後、「グラフ描画によるデータマイニングの方法」「メディア等に溢れるデータ〜記事の中で見られる問題点をデータ解析の視点から指摘」「合計特殊出生率と少子化に関するデータ解析」を行う。また、「ちょっとより道」と称したコラムをたくさん掲載。

(※当書籍は、2007年5月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行するものです)

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274067464/
第1部 基本知識篇
第1章 Rのインストール
第2章 Rの起動
第3章 Rの終了
第4章 簡単な計算方法
第5章 R用エディタと本文の記載方法について
第6章 パッケージの呼び出しとインストール
第7章 関数の使用方法と定義方法
第8章 演算子・条件分岐・繰り返し
第9章 ベクトル
第10章 種々のベクトル
第11章 行列
第12章 欠測値NA
第13章 作業ディレクトリの変更
第14章 データフレームの作成
第15章 データ・ハンドリング
第2部 グラフとデータマイニング
第16章 グラフとデータマイニング
第17章 グラフの保存
第18章 メディア等に溢れるデータ
第19章 合計特殊出生率と少子化
第1部 基本知識篇
第1章 Rのインストール
1.1 Windows版Rのインストール
1.2 MacOSX版Rのインストール
1.3 Linux版Rのインストール
 1.3.1 vinelinux,SUSE Linux、Fedora Coreへのインストール例
 1.3.2 DebianGNU/Linuxへのインストール例
第2章 Rの起動
2.1 Windows版Rの場合
2.2 MacOSX版Rの場合
2.3 Linux版Rの場合
第3章 Rの終了
3.1 Windows版Rの場合
3.2 MacOSX版Rの場合
3.3 Linux版Rの場合
第4章 簡単な計算方法
第5章 R用エディタと本文の記載方法について
5.1 Windows版Rの場合
5.2 MacOSX版Rの場合
5.3 Linux版Rの場合
5.4 本文の記載方法について
第6章 パッケージの呼び出しとインストール
6.1 パッケージの呼び出し
6.2 パッケージのインストール
第7章 関数の使用方法と定義方法
7.1 関数の使用方法
7.2 関数の定義方法
第8章 演算子・条件分岐・繰り返し
8.1 比較演算子・論理演算子
8.2 条件分岐:if
8.3 繰り返し:for
第9章 ベクトル
9.1 ベクトルの作成
9.2 ベクトル用の関数
9.3 ベクトル要素の取り出し
第10章 種々のベクトル
10.1 論理型ベクトル
10.2 文字型ベクトル
10.3 因子型ベクトル
10.4 型の検査・型の変換
第11章 行列
11.1 行列の作成
11.2 行列の計算ベクトル
11.3 行列要素の取り出し
第12章 欠測値NA
第13章 作業ディレクトリの変更
第14章 データフレームの作成
14.1 ベクトルからデータフレームを作成する
14.2 行列からデータフレームを作成する
14.3 テキストファイルからデータフレームを作成する
 14.3.1 作業ディレクトリの変更
 14.3.2 テキストファイルからデータフレームを作成
 14.3.3 テキストファイルの種類とファイルの読み込み
14.4 ExcelファイルやAccessファイルからデータフレームを作成する
 14.4.1 ExcelファイルやAccessファイルの読み込み
 14.4.2 SQLの命令を用いたファイルの読み込み
 14.4.3 パッケージxIsReadWriteを使ったデータの読み込み
 14.4.4 外部ファイルへのデータの出力
第15章 データ・ハンドリング
15.1 データフレームの閲覧方法
15.2 データの編集・加工
 15.2.1 データの取り出し
 15.2.2 データの並べ替え・ソート
 15.2.3 データの編集・加工
15.3 データのクリーニング
 15.3.1 データ型チェック
 15.3.2 異常値チェック(1)
 15.3.3 欠測値チェック
 15.3.4 異常値チェック(2)
 15.3.5 重複レコードチェック
第2部 グラフとデータマイニング
第16章 グラフとデータマイニング
16.1 準備
 16.1.1 フィッシャーのアヤメのデータ「iris」
 16.1.2 データマイニングの手順
 16.1.3 データ「iris」のRへの読み込み
 16.1.4 データ「iris」の閲覧
16.2 データを要約する・層別する
 16.2.1 ヒストグラムを描く
 16.2.2 要約統計量の算出
 16.2.3 層別にヒストグラムを描く
 16.2.4 層別に要約統計量を算出する(1)
 16.2.5 層別に要約統計量を算出する(2)
 16.2.6 ここまでのまとめ
16.3 データの散布図と相関係数
 16.3.1 散布図を描く
 16.3.2 相関係数の算出
 16.3.3 3次元散布図
 16.3.4 ここまでのまとめ
16.4 回帰木による判別・予測
 16.4.1 回帰木の生成と分類ルールの作成
 16.4.2 回帰木による判別
16.5 判別に関する手法あれこれ
 16.5.1 判別分析による判別
 16.5.2 ニューラルネットワークによる判別
 16.5.3 サポートベクターマシンによる判別
 16.5.4 ここまでのまとめ
16.6 【おまけ】アソシエーション・ルール
 16.6.1 リストデータを用いた解析
 16.6.2 バイナリデータを用いた解析
第17章 グラフの保存
17.1 Windows版Rの場合
17.2 MacOSX版Rの場合
17.3 Linux版Rの場合
第18章 メディア等に溢れるデータ
18.1 交通事故死者数データ
18.2 漢字問題データ
18.3 インフルエンザワクチンの有効率データ
第19章 合計特殊出生率と少子化
19.1 少子化対策に関するこれまでの取り組み
19.2 女性が産む子供の平均数
 19.2.1 平均出生数
 19.2.2 合計特殊出生率
19.3 確率分布を想定した解析
 19.3.1 ポアソン分布を想定した解析
 19.3.2 正規分布を想定した解析
19.4 コホート分析
 19.4.1 出生率における婚姻率と離婚率の関係
19.5 回帰分析とモデル選択
 19.5.1 回帰分析と変数選択
 19.5.2 回帰分析を行う手順
 19.5.3 回帰分析を行う
 19.5.4 情報量規準AICによるモデル選択
 19.5.5 AICを用いる手順
 19.5.6 AICを用いる例
 19.5.7 「婚姻率と離婚率の合計」と「出生率」との単回帰分析
19.6 都道府県別合計特殊出生率に関する重回帰分析
 19.6.1 合計特殊出生率に関する重回帰分析
 19.6.2 3種類の相関係数を出力する関数cor3()
 19.6.3 共稼ぎ世帯と合計特殊出生率
 19.6.4 第三次産業就業者比率と合計特殊出生率
 19.6.5 情報量基準AICによるモデル選択
19.7 OECD諸国にみる女性労働力率と合計特殊出生率
 19.7.1 1997年度OECDデータでの検証
 19.7.2 女性労働力率と合計特殊出生率との単回帰分析
 19.7.3 情報量基準AICによる変数選択
 19.7.4 相関図の検証
 19.7.5 2004年度OECDデータに関する重回帰分析
       女性労働力率と合計特殊出生率の相関図
       OECDデータに関する2種類の重回帰分析
19.8 まとめ