1章 はじめてのデータマインニング
1.1 データマイニングとは？
1.2 データマイニングのいろいろな手法
1.3 データマイニングと統計学の相違点
2章 ニューラルネットワーク
2.1 ニューラルネットワークとは
2.2 階層型ニューラルネットワーク
2.3 SPSSによる階層型ニューラルネットワークの手順
3章 決定木
3.1 決定木とは？
3.2 決定木の作図の手順
3.3 SPSSによる決定木の作図の手順
4章 予測のための回帰分析
4.1 データマイニングと回帰分析
4.2 単回帰分析によるデータマイニング
4.3 Excelによる単回帰分析の手順
4.4 重回帰分析によるデータマイニング
4.5 Excelによる重回帰分析の手順
5章 予測のための曲線推定
5.1 データマイニングと曲線推定
5.2 曲線推定の予測式とそのグラフ
5.3 SPSSによる曲線推定の手順
6章 予測のためのロジスティック回帰分析
6.1 データマイニングとロジスティック回帰分析
6.2 ロジスティック回帰分析によるデータマイニング
6.3 SPSSによるロジスティック回帰分析の手順
7章 予測のための判別分析
7.1 データマイニングと判別分析
7.2 判別分析によるデータマイニング
7.3 SPSSによる判別分析の手順
8章 予測のためのエキスパートモデラー
8.1 データマイニングとエキスパートモデラー
8.2 エキスパートモデラーによるデータマイニング
8.3 SPSSによるエキスパートモデラーの手順
9章 パターン抽出のための相関分析
9.1 データマイニングと相関分析
9.2 相関分析によるデータマイニング
9.3 Excelによる相関分析の手順
10章 パターン抽出のためのコレスポンデンス分析
10.1 データマイニングとコレスポンデンス分析
10.2 コレスポンデンス分析によるデータマイニング
10.3 SPSSによるコレスポンデンス分析の手順
11章 パターン抽出のための多重応答分析
11.1 データマイニングと多重応答分析
11.2 多重応答分析によるデータマイニング
11.3 SPSSによる多重応答分析の手順
12章 パターン抽出のためのコンジョイント分析
12.1 データマイニングとコンジョイント分析
12.2 SPSSによるコンジョイントカードのつくり方
12.3 SPSSによるコンジョイント分析の手順
13章 分類のためのクラスター分析
13.1 データマイニングとクラスター分析
13.2 クラスター分析によるデータマイニング
13.3 SPSSによるクラスター分析の手順
14章 分類のための主成分分析
14.1 データマイニングと主成分分析
14.2 主成分分析によるデータマイニング
14.3 SPSSによる主成分分析と分類の手順
