図一覧

• 1-1 データ・マイニングのプロセス
• 3-1 Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive AnalyticsのEXPLAIN
• 3-2 Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive AnalyticsのPREDICT
• 3-3 Oracle Spreadsheet Add-In for Predictive AnalyticsのPROFILE
• 4-1 予測子が1つの線形回帰
• 4-2 予測子が1つの非線形回帰
• 4-3 回帰用の作成データの例
• 4-4 Oracle Data Minerでの回帰の結果
• 4-5 Oracle Data Minerでの残差プロット
• 4-6 回帰モデルのテスト・メトリック
• 4-7 回帰モデルの予測の信頼度
• 5-1 分類用の作成データの例
• 5-2 Oracle Data Minerでの分類の結果
• 5-3 分類用のディシジョン・ツリー・ルール
• 5-4 2項分類モデルの精度
• 5-5 2項分類モデルの混同マトリックス
• 5-6 リフト・グラフの例
• 5-7 受信者操作特性曲線
• 5-8 ポジティブ予測とネガティブ予測
• 5-9 コスト・マトリックス
• 5-10 Oracle Data Minerでの事前確率の設定
• 5-11 Oracle Data Minerでの事前確率設定
• 6-1 異常検出用の作成データの例
• 6-2 作成データ内の外れ値
• 7-1 Oracle Data Minerのヒストグラム
• 7-2 クラスタリング用の作成データ
• 7-3 作成データのクラスタの情報
• 7-4 スコアリング後の顧客データ
• 7-5 クラスタ・ルール
• 8-1 トランザクショナル・データ
• 8-2 マイニング用に変換されたトランザクショナル・データ
• 8-3 トランザクショナル・データの選択
• 8-4 トランザクションIDの選択
• 8-5 相関ルールの詳細設定
• 8-6 相関ルールの例
• 8-7 ルールのフィルタリング
• 8-8 前件にマウスパッドを含むルールの表示
• 9-1 属性評価用の作成データの例
• 9-2 Oracle Data Minerでの属性評価
• 9-3 Spreadsheet Add-In for Predictive AnalyticsのEXPLAIN
• 9-4 特徴抽出用の作成データの例
• 9-5 特徴の詳細
• 9-6 スコアリングされたデータの特徴
• 11-1 ディシジョン・ツリー・ルールの例
• 11-2 ディシジョン・ツリーの例
• 15-1 Bayesの定理の条件付き確率
• 20-1 テキスト・マイニング用の作成データの例
• 20-2 特徴1の属性と特徴リスト1〜8
• 20-3 特徴1の属性と特徴リスト11〜23
• 20-4 特徴の属性のフィルタ