「よくわかる多変量解析の基本と仕組み : 数学セミナー : 巨大データベースの分析手法入門」
山口 和範 / 高橋 淳一 / 竹内 光悦　秀和システム

グローバルで情報があふれる時代に特に重要視される、客観的なデータに基づく分析力。適切な分析手法の選択のために、データマイニングのツールとしてよく使われている多変量解析手法をやさしく解説する。

目次
統計的なものの見方―データを見る心得
基本統計量
回帰分析と判別分析
主成分分析と因子分析
クラスター分析と潜在クラス分析
アソシエーションルール
決定木・回帰木
ニューラルネットワークモデル
自己組織化マップ
記憶ベース推論
サポートベクターマシン
クロスバリデーションとモデルの評価

山口　和範
1962年佐賀県生まれ。1990年九州大学大学院総合理工学研究科単位取得後退学。学位は理学博士。現職は立教大学社会学部教授

高橋　淳一
1969年東京都生まれ。2002年立教大学大学院社会学研究科修了。学位は社会学修士、理学士。現職は株式会社オリエントコーポレーションデータマーケティング室にてデータマイニング業務に従事

竹内　光悦
1973年鹿児島県生まれ。2001年鹿児島大学大学院理工学研究科博士後期課程修了。学位は博士(理学)。現職は実践女子大学人間社会学部専任講師