Fundamentals of Data Mining

Androidアプリの分析とレビュー：StudyZoomによって開発されたFundamentals of Data Mining。 教育カテゴリにリストされています。現在のバージョンは1.0で、 12/10/2025 に更新されます。ユーザーによると、Google Play：Fundamentals of Data Mining。 4を超えるインストールを達成しました。 Fundamentals of Data Miningには現在、1のレビューがあり、平均評価は5.0星です

📘 データマイニングの基礎（2025～2026年版）

📚 データマイニングの基礎（2025～2026年版）は、BSCS、BSIT、ソフトウェアエンジニアリングの学生、そしてデータから知識を抽出する科学を探求したい専門家や独学学習者向けに設計された、シラバスに基づいた包括的な教科書です。

この版では、理論、手法、実践的な応用をバランスよく組み合わせ、MCQやクイズも用意されており、効果的な学習をサポートします。学生は、データの前処理と分類からクラスタリング、相関分析、高度なマイニング手法まで、データマイニングに不可欠なスキルを習得できます。

本書は、統計学習と実際の分析のギャップを埋めるものであり、ビッグデータ、AI、ビジネスインテリジェンスを含む学術コース、研究プロジェクト、そして産業界のアプリケーションに最適です。

📂 章とトピック

🔹 第1章：データマイニング入門

- データマイニングとは？
- データベースにおける知識発見 (KDD) プロセス
- ビジネス、科学、ソーシャルメディアにおけるデータマイニングの応用
- データマイニングにおける課題と問題点

🔹 第2章：データの準備と前処理

- データのクリーニングと統合
- データ削減手法 (次元削減、特徴選択)
- データ変換と正規化
- 欠損データとノイズデータの処理

🔹 第3章：データからの学習 (教師あり学習と教師なし学習)

- データマイニングにおける統計的手法
- 決定木と決定ルール
- 人工ニューラルネットワーク (ANN)
- アンサンブル学習 (バギング、ブースティング、ランダムフォレスト)

🔹 第4章：クラスタリングとアソシエーション分析

- クラスター分析 (K平均法、階層的クラスタリング、DBSCAN)
- クラスタリング結果の評価
- アソシエーションルールマイニング (Apriori、 FP-Growth)
-クラスタリングと相関の応用

🔹 第5章：高度なデータマイニング手法
-Webマイニングとテキストマイニング
-データマイニングにおける遺伝的アルゴリズム
-意思決定のためのファジー集合論とファジー論理
-データマイニングにおける可視化手法

🔹 第6章：データマイニングツールとアプリケーション
-人気ツールの概要：Weka、CBA、Yale（RapidMiner）
-業界別アプリケーション（医療、金融、Eコマース、サイバーセキュリティ）
-ビッグデータとデータマイニング（Hadoop、Sparkの基礎）
-データマイニングにおける倫理とプライバシーの問題

🌟 この本/アプリを選ぶ理由

✅ 学術的および専門的な学習に必要なシラバスを網羅
✅ MCQ、クイズ、実践的なケーススタディを収録
✅ 従来型と最新型の両方のデータマイニングアルゴリズムを網羅
✅ 学生、データアナリスト、AI/ML愛好家に最適
✅ 実践的なデータ分析とビッグデータツールへの理解を深める

✍このアプリは、以下の著者の協力を得て作成されました：
Jiawei Han、Micheline Kamber、Ian H. Witten、Eibe Frank、Pang-Ning Tan

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