カリキュラムモデル
分類番号 I612-005-4
| 訓練分野 | 情報・通信系（I） |
|---|---|
| 訓練コース | データマイニング手法適応技術 |
| 訓練対象者 | ＤＢ関連業務に従事し、ＤＢシステム構築の高付加価値化を図る役割を担う者で、リーダーとしての役割を担う者 |
| 訓練目標 | 情報系ＤＢであるデータウェアハウスの中から、時系列分析・相関関係分析・ニューラルネット・カオス等のさまざまな手法を用いたデータマイニング操作を通じて、データの解析方法やデータベースの活用技法を習得し、より効果的な業務システムの構築技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） |
|---|---|---|
| １．データマイニング概要 | （１）データマイニング基礎 イ．データマイニングに必要な要素 ロ．データ関係の発見 ハ．データマイニング手順 ニ．データマイニングによる利点 ホ．一般的な発見方法 |
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| ２．データマイニング要素技術 | （１）統計解析 イ．基礎解析、相関と回帰、数量化理論、判別分析 ロ．双対尺度法、時系列データ解析、回帰分析 （２）ニューラルネットワーク イ．バックプロパゲーション、ホップフィールド ロ．学習、認識、予測 （３）カオス・フラクタル イ．フラクタル、フラクタル次元、アトラクタ軌道、リアプノフ指数 ロ．カオス性の判定、カオスによるデータ分析・予測 |
5 |
| ３．データマイニング手法 | （１）クラシフィケーション （２）クラスタリンク （３）相関関係分析（アソシエーション） （４）時系列分析（シーケンシャルパターン） |
1 |
| ４．データマイニング実習 | （１）統計解析による分析実習 （２）ニューラルネットワークによる分析実習 （３）カオスによる分析実習 |
5 |
| ５．データマイニング応用・活用 | （１）品質管理 （２）予測・計画 （３）関係把握 （４）データウェアハウスとの関係 |
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| ６．データマイニング応用実習 | （１）業種別実習（製造業、流通業） （２）大規模データによるデータマイニング実習 （３）確認と評価 |
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| 訓練時間合計 | 18 |
| 使用器具等 | DOS/V機、データマイニングソフトウェア、ＲＤＢソフト |
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