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授業テーマ	データ分析・データマイニングの基礎的な手法を学ぶ
授業のねらい・到達目標	データ分析の基本的な手法を学ぶことを中心とする．加えて，データの獲得，分析，結果の検討・検証を一通り体験し，データ分析に関する基礎的な取り組み方や考え方を身につけることを目標とする．
授業の方法	講義形式で行う．随時演習を行う．
履修条件	情報学要論1の単位を取得していることが望ましい
事前学修・事後学修，授業計画コメント	テーマごとに事前に資料をアップロードします．

授業計画
1	ガイダンス：データマイニング手法の外観
2	データの集計 [準備]配布資料を読んでくること
3	分類学習：導入 [準備]配布資料を読んでくること
4	分類学習：決定木の学習アルゴリズム [準備]配布資料を読んでくること
5	分類学習：分類器の性能評価 [準備]配布資料を読んでくること
6	分類学習：振り返りと実践例の紹介及び演習
7	クラスタリング：非階層的クラスタリング [準備]配布資料を読んでくること
8	クラスタリング：階層的クラスタリング [準備]配布資料を読んでくること
9	クラスタリング：振り返りと実践例の紹介及び演習
10	相関ルール分析：頻出パターン [準備]配布資料を読んでくること
11	相関ルール分析：相関ルール [準備]配布資料を読んでくること
12	相関ルール分析：制約と評価値 [準備]配布資料を読んでくること
13	相関ルール分析：振り返りと実践例の紹介及び演習
14	総合演習（課題学習）
15	まとめ

その他
参考書	金明哲『Rによるデータサイエンス』森北出版 2007年山本義郎，藤野友和，久保田貴文『Rによるデータマイニング入門』オーム社 2015年元田浩, 山口高平, 津本周作, 沼尾正行『データマイニングの基礎』オーム社 2006年豊田秀樹『データマイニング入門』東京図書 2008年その他の参考文献に関しては，授業中に適宜，指定する．
成績評価の方法及び基準	平常点(20%)、レポート(80%)
オフィスアワー	随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること．