コース概要

メソッドのソース

  • 人工知能
  • 機械学習
  • Statistics
  • データのソース

データの前処理

  • データのインポート/エクスポート
  • データの探索と視覚化
  • 次元削減
  • 欠損値の処理
  • Rパッケージ

データマイニングの主なタスク

  • 大量のデータの自動または半自動分析
  • これまで知られていなかった興味深いパターンを抽出する
    • データレコードのグループ (クラスター分析)
    • 異常なレコード (異常検出)
    • 依存関係 (アソシエーションルールマイニング)

データマイニング

  • 異常検知(外れ値・変化・逸脱検知)
  • アソシエーションルールの学習(依存関係モデリング)
  • クラスタリング
  • 分類
  • 回帰
  • 要約
  • 頻繁なパターンマイニング
  • テキストマイニング
  • ディシジョン ツリー
  • 回帰
  • Neural Networks
  • シーケンスマイニング
  • 頻繁なパターンマイニング

データ浚渫、データフィッシング、データスヌーピング

要求

Rの知識がある。

  14 時間

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

お客様の声 (1)

関連コース