近年，データを分析，それに基づいて論理的に思考するスキルが色々な場面で要求されるようになってきています．学生生活の中でも，実験データやアンケート結果を分析したり，レポート作成のためにインターネットから収集した統計データを分析する機会も増えてきていると思います．データから新たな知識を発見する作業はデータマイニングと呼ばれ，相関ルールやクラスタリング，分類学習など様々な方法が提案されています．この演習では，ニュージーランドのワイカト大学で開発されている，世界的に有名なデータマイニングツールWekaの基本的な使い方を学びながら，データマイニングの基礎について学びます．Wekaは非常に汎用的なツールなので，使い方を理解すれば，研究やレポート作成などに活用できます．
class 1: 2017年10月13日 14:40-17:50
[講義] データマイニングとは.決定木とクラスタリング
[演習]Wekaのインストールと使い方の基礎
class 2: 2017年10月20日 14:40-17:50
[講義] 分類モデルの構築
[演習] データ作成と分類モデル構築
class 3: 2017年10月27日 14:40-17:50
[演習] グループワーク
演習で個人用PCを利用する場合は，下記のサイトから環境に合わせて，Wekaをダウンロードし，インストールしてください． バージョンは3.8.**を選択してください．
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
お試しで使いたい場合やインストール方法がよくわからない場合は，Other platforms (Linux, etc.)のweka-3-8-0.zipをダウンロードし，解凍してください． Javaがインストールされていれば，解凍したディレクトリ下のweka.jarをクリックするだけで実行できます． それでもインストールできない場合は，演習担当者までお問い合わせください．