内容紹介

現代のビジネスにおいてデータの量は加速度的に増大し、かつ複雑になっている。しかし、ビジネスの現場ではデータ分析の手法が十分に活用されているとは限らない。それは、分析の手法を理解することが、必ずしも現実の問題に適用できることを意味するものではないからである。そこで本書では、データ解析を実際のビジネスへ応用する観点から、現実のビジネスでも良く用いられるデータ解析原理を実践的に解説するとともに、実データのデータ解析をExcelやＲを用いて行うことによって、実際に使える力を養っていく。

目次

１　基本的操作法
　１．１　Excelの準備
　１．２　Ｒの準備
　１．３　Excelの基本操作
　１．４　Ｒの基本操作
２　データの要約
　２．１　データの要約
　２．２　Excelによる実データの要約
　２．３　Ｒによるデータの要約の手順と実データへの応用
３　回帰分析
　３．１　回帰分析とは
　３．２　回帰式とその推定
　３．３　単回帰分析
　３．４　重回帰分析
　３．５　回帰分析の課題と有用性
４　クラスター分析
　４．１　クラスター分析とは
　４．２　クラスター分析の手順
　４．３　Excelによる計算方法の説明
　４．４　Ｒによるクラスター分析の実行
５　主成分分析
　５．１　主成分分析とは
　５．２　主成分分析の手順
　５．３　Excelによる計算方法の説明
　５．４　Ｒによる主成分分析の実行
６　因子分析
　６．１　因子分析とは
　６．２　因子分析の手順
　６．３　Ｒによる因子分析の実行
７　階層型ニューラルネットワーク
　７．１　ニューラルネットワークの学習
　７．２　階層型ニューラルネットワーク
　７．３　学習方法
　７．４　為替レート予測への適用
　７．５　問題点
　７．６　階層型ニューラルネットワークの可能性
８　自己組織化マップ
　８．１　自己組織化マップの自動車産業分析への応用
　８．２　競合学習と自己組織化マップ
　８．３　自動車産業の分析
　８．４　自己組織化マップの問題点
　８．５　人工神経回路網のビジネスへの応用

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