※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多変量解析手法の理論と実践をバランスよく習得できる！ 　様々な媒体、経路を通じて大規模データが、驚くほど低コストで入手できるようになった現在、多変量解析手法に習熟したデータサイエンティストに対する学術界、ビジネス界からのニーズは非常に高まっており、これに対して大学や企業では、高いデータ解析力を持った人材の育成に注力し始めています。しかし、多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。 　そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。 第I部 多変量解析の基礎 第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理 第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング 第II部 量的変数の説明・予測 第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析 第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析 第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル 第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析 第III部 心理尺度の分析 第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析 第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析 第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析 第IV部 質的変数の説明・予測 第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル 第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析 第V部 個体と変数の分類 第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析 第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析 第VI部 多変量解析を使いこなす 第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画 第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 テキストアナリティクスの技術と実践を詳しく解説！ 本書は、アンケートやSNSといったテキストデータを対象とした分析に興味がある方や実務で応用したい方に向けて、テキストアナリティクスに関する基本的な知識と、著者が非常に重要であると考える技術について解説した入門書です。テキストアナリティクスは従来のテキストマイニングにとどまらず、より明確な分析目的や理論的枠組みをもった方法論です。 本書では、データの構築から分析までを行った、汎用性の高い事例を紹介しています。また、単にツールとしてのRの使い方を知るだけでなく、読者が目的に応じた分析方法を判断できるようになるようにまとめています。 サンプルのデータやコードを参考に手を動かしながら学習することができ、初心者の「一冊目」にうってつけです。 はじめに [基礎編] 第1章　テキストアナリティクス入門 　1.1　テキストアナリティクスとは 　1.2　社会で活用されるテキストアナリティクス 　1.3　テキストアナリティクスの活用事例の探し方 　1.4　テキストアナリティクスの歴史 第2章　テキストアナリティクスの理論的枠組み 　2.1　テキストデータの構築 　2.2　テキストデータの分析 [準備編] 第3章　分析データの準備 　3.1　データセットの構築 　3.2　テキストファイルの作成 　3.3　CSVファイルの作成 　3.4　テキスト整形 第4章　Rの基本 　4.1　Rの導入 　4.2　コードの入力 　4.3　変数と代入 　4.4　ベクトル 　4.5　行列とデータフレーム 　4.6　ファイルの操作 　4.7　パッケージのインストール 　4.8　ヘルプの参照 第5章　データ分析の基本 　5.1　データハンドリング 　5.2　文字列処理 　5.3　可視化 　5.4　統計処理 第6章　テキスト分析の基本 　6.1　RMeCabの導入 　6.2　形態素解析 　6.3　単語の分析 　6.4　n-gramの分析 　6.5　共起語の分析 　6.6　複数テキストの分析 　6.7　頻度表の加工 　6.8　用例検索 [実践編] 第7章　授業評価アンケートの分析 　7.1 授業評価アンケートに基づく授業改善 　7.2 分析データ 　7.3 単純な頻度集計 　7.4 品詞別の頻度集計 　7.5 用例検索 第8章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析 　8.1 マーケティングのためのクチコミ分析 　8.2 分析データ 　8.3 レビューの評価と集計 　8.4 低評価コメントと高評価コメントの比較 　8.5 共起語の集計 　8.6 共起ネットワークによる可視化 第9章　スクレイピングによる特徴語抽出 　9.1 スクレイピングによるデータ収集 　9.2 分析データ 　9.3 特徴語抽出 　9.4 用例検索 第10章　警察白書のトピック分析 　10.1 白書から見る現代社会の諸相 　10.2 分析データ 　10.3 トピックモデル 　10.4 階層型クラスター分析 第11章　文学作品の著者推定 　11.1 文体識別指標を用いた著者推定 　11.2 分析データ 　11.3 箱ひげ図 　11.4 対応分析 　11.5 ランダムフォレスト おわりに 参考文献 索引