データマイニングは、大量のデータを利用して、予測、分類、ルール発見などの目的に対して様々な手法によりアプローチする。
　本セミナーでは、フリーソフトウェアであるRを用いてデータマイニングを行うための基本的なデータの処理および可視化から始める、主要なデータマイニング手法について、基本的な考え方を紹介し、サンプルデータを用いた実際のデータ分析を通して分析結果の解釈 (結果の読み方) や解析結果の可視化、分析における留意点について紹介する。
　予測のためのデータマイニング手法 (教師あり学習) としては、線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、決定木、サポートベクターマシンを紹介する。分類のための手法 (教師なし学習) としては、階層的クラスリング、非階層的クラスリング、自己組織化マップを紹介する。また、データマイニングとして代表的なマーケットバスケット分析のための手法としてアソシエーションルール分析を紹介する。

1. Rの基本
   1. Rstudioの基本操作
   2. R言語入門
   3. 外部データの取り込み
   4. データの要約
   5. パッケージの利用
   6. dplyrパッケージによるデータフレームの操作
   7. データの可視化
2. データマイニングとは
   1. ビッグデータとデータサイエンス
   2. CRISP – DM
3. 予測のためのデータマイニング手法
   1. 線形回帰分析
   2. ロジスティック回帰分析
   3. 決定木分析
   4. サポートベクターマシン
   5. k – 近傍法
4. 分類のためのデータマイニング手法
   1. 階層型クラスター分析
   2. 非階層型クラスター分析
   3. 自己組織化マップ (SOM)
5. マーケットバスケット分析
   1. アソシエーションルール分析
6. まとめ