読書メモ
各種分析手法と目的
[ 分類 ]
・クラスタ分析：散布図。k-means法（最初にいくつのクラスタに分けるかを決め、仮中心点を決める。距離を最小化するように再計算を繰り返す）
・定性的な情報：決定木分析
・自己組織化マップ：多次元データ（複数の属性項目軸がある）、わけの分からない集団
[ 関連発見 ]
・連関規則：”AならばB”の相関の強さを評価。ビールとオムツ。格言
[ 予測 ]
・落としどころを探る：回帰分析（最小二乗法プロット）→回帰直線→予測
・ニューラルネットワーク
Web2.0との関係
アマゾンは本屋でなくても儲かる（アマゾンは本屋ではない）←膨大なデータの蓄積とデータマイニング
グーグルは検索エンジン屋ではない←圧倒的な情報量と情報分析スキル
