目次
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1．データ分析による意思決定
1.1 データとは
1.2 データ分析とは
1.3 データ分析による意思決定プロセス
1.3.1 データ分析による意思決定プロセスに対する誤解
1.3.2 データ分析による意思決定プロセスの概要
1.4 データサイエンティストとは
1.5 データ分析に必要な知識とスキル
1.6 データサイエンティストと名探偵
1.6.1 データ分析と探偵作業
1.6.2 探偵作業に繋がるスキルとは
1章のまとめ
章末問題
2．テキストデータマイニングのための統合環境TETDM
2.1 TETDMの構成
2.2 TETDMの導入
2.3 TETDMの起動
2.4 TETDMへのテキスト入力
2.5 TETDMの操作方法の習得
2.6 キャラクターアシストチュートリアル
2.7 ゲームモード
2章のまとめ
章末問題
3．データ分析の目的の決定と分析データの準備
3.1 蓄積されるデータ（0）
3.2 データ分析の目的の決定（1）
3.3 データの収集（2）
3.3.1 データの性質
3.3.2 データの収集方法
3.3.3 分析の目的に応じたデータ収集
3.4 データの価値の見積り
3.5 データ分析の前処理（3）
3.5.1 データ整形と前処理
3.5.2 TETDMの前処理
3章のまとめ
章末問題
4．TETDMによるデータ分析
4.1 TETDMの基本分析ツール
4.1.1 テキスト評価アプリケーション
4.1.2 最も基本的なテキスト分析
4.1.3 まとめとエディタ
4.1.4 単語情報
4.1.5 文・セグメント情報
4.1.6 出力の根拠を与えるツール
4.2 ツールの選択（4）
4.2.1 分析の目的に応じたツールの選択
4.2.2 TETDMのツール
4.2.3 TETDMのツールの選択方法
4.3 処理ツールによるデータ分析（5）
4.3.1 処理ツールによるデータ分析の意味
4.3.2 単語の評価
4.3.3 単語間の関連度評価
4.3.4 文・セグメントの評価
4.3.5 文間・セグメント間の関連度評価
4.3.6 処理ツールの意味理解
4.4 可視化ツールによるデータ可視化（6）
4.4.1 可視化ツールによるデータ可視化の意味
4.4.2 一次元の数値データの可視化
4.4.3 二次元の数値データの可視化
4.4.4 テキストデータの可視化
4.4.5 特定の処理結果の可視化
4.5 ツールの信頼度
4.5.1 ツールの出力結果に対する信頼度
4.5.2 ツールのアルゴリズムに対する信頼度
4.5.3 ツールの信頼度と意思決定
4章のまとめ
章末問題
5．試行錯誤による分析結果の収集
5.1 分析結果の収集のための着眼点の獲得（7）
5.1.1 出力結果に対する着眼点
5.1.2 結果の収集における探偵作業
5.1.3 結果に着目するフォーカス機能
5.2 データの絞込みによる試行錯誤（8）
5.2.1 データの絞込みと因果関係の探索
5.2.2 データの絞込み条件の設定方針
5.2.3 TETDMにおけるデータの絞込み方法
5.3 処理方法や可視化方法の切替えによる試行錯誤
5.3.1 ツールの切替えによる試行錯誤
5.3.2 ツールの処理方法の切替えによる試行錯誤
5.4 試行錯誤と創造性
5.4.1 網羅的な試行錯誤の必要性
5.4.2 試行錯誤における背景知識と創造性
5.4.3 試行錯誤における探偵作業
5章のまとめ
章末問題
6．収集した結果の解釈と統合による知識創発
6.1 分析結果の意味づけによる解釈（9）
6.1.1 結果の妥当性の確認
6.1.2 背景知識による結果の解釈
6.1.3 データ可視化による結果の解釈
6.1.4 結果の解釈における探偵作業
6.2 分析結果と解釈の記録
6.2.1 結果と解釈の登録インタフェース
6.2.2 登録した結果と解釈の一覧表示
6.2.3 結果と解釈の登録インタフェースの意味
6.3 分析結果の解釈の統合と論理の飛躍（10）
6.3.1 分析結果の解釈の統合の手順
6.3.2 解釈の統合と論理の飛躍
6.3.3 分析結果の統合と論理の飛躍における探偵作業
6.4 知識創発インタフェース
6.4.1 知識創発インタフェースを用いた解釈の統合手順
6.4.2 原因と結果を区別した統合解釈の生成
6.4.3 知識創発インタフェースのそのほかの機能
6.4.4 知識創発インタフェースの意味
6.5 分析の目的に応じた結果の解釈と統合
6.5.1 分析の目的と論理の飛躍
6.5.2 創発された知識の価値の推定
6.5.3 知識の価値と解釈の統合
6.5.4 創発された知識と意思決定
6章のまとめ
章末問題
7．TETDMによるデータ分析の実践と活用事例
7.1 自由記述による商品レビューの分析
7.1.1 レビューコメントの収集
7.1.2 レビューコメントの分析
7.1.3 レビューのコメントと数値評価を組み合わせた分析
7.2 大学講義のレポート評価
7.2.1 レポートの内容評価
7.2.2 レポートの独自性評価
7.2.3 レポートの内容評価と独自性評価の組合せ
7.3 卒業論文のセルフチェック
7.3.1 論文からの入力テキストの準備
7.3.2 論文修正のための分析
7.3.3 分析結果からの文章作成スキルの獲得
7.4 研究テーマの策定
7.4.1 研究テーマ策定のためのデータ収集とデータ整形
7.4.2 研究テーマ策定のためのデータ分析
7.4.3 大学講義における知識創発演習
7.5 電子カルテデータの分析
7.5.1 電子カルテデータの分析の背景
7.5.2 電子カルテデータの分析手順と結果
7.5.3 現場の人によるデータ分析
7章のまとめ
章末問題
引用・参考文献
あとがき
索引
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