ビジネス・データマイニング入門 増補改訂版

本書は、データサイエンティストの育成を目指し、ビジネスでのデータマイニングの活用法を説明する。そこで、経営学での導入背景、データマネジメントやデータクリーニングなどの前提条件、アルゴリズム（ニューラルネットワーク、決定木、クラスター化、アソシエーション）の基本的な事項について説明した後、各アルゴリズムを用いて、与信付与、乗換モデル、顧客の分類、顧客の気づきを促進する方法などの具体的事例を紹介する。そこでは、データ・サイエンスとの関係を意識した整理も行っている。

目次 : データマイニング導入の背景：経営手法の変化/ データマイニング入門：データ・サイエンスの中で/ データマイニングの前提条件：データマイニングの前提条件：データマネジメントとデータクリーニング/ データマイニングのビジネスでの活用領域/ データマイニングで用いるアルゴリズム：ＡＩ＝人工知能に向けて/ ニューラルネットワークで与信管理をする/ 決定木で乗換モデルを作る/ クラスタリング手法を用いて顧客を分類する/ アソシエーションを用いて購買活動わ関連づけ、顧客の気付きを促進する/ データマイニングの応用としてのテキストマイニング：データ・サイエンスの中のテキストマイニング〔ほか〕

【著者紹介】
喜田昌樹 : １９８９年同志社大学経済学部卒業。１９９５年神戸大学大学院経営学研究科博士後期課程単位取得退学。１９９５年大阪学院大学経営科学部専任講師。２０００年大阪学院大学企業情報学部助教授。２００８年神戸大学より博士号取得、博士（経営学）。現在、大阪学院大学経営学部教授。研究領域は認知的組織論、ナレッジマネジメント、テキストマイニング（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）