*第１章 データ分析による意思決定[#l83f1cce] |&ref(1-1datavariation.png,,45%,);| |''図 1.1 データの種類''| |&ref(1-2dataanalysis.png,,40%,);| |''図 1.2 データ分析とは''| |&ref(1-3process.png,,70%,);| |''図1.3 データ分析による意思決定のプロセス''| |&ref(1-4datascientist.png,,35%,);| |''図1.4 データサイエンティストと現場の人の連携によるデータ分析''| |&ref(1-5skill.png,,70%,);| |''図1.5 データ分析に必要な知識とスキル''| |&ref(1-6inference.png,,45%,);| |''図1.6 データ分析に必要な推論''| *第２章 テキストデータマイニングのための統合環境TETDM [#g912d0e8] |&ref(2-1tetdm1.png,,50%,);| |''図 2.1 TETDM の出力画面例''| |&ref(2-2fileio.png,,40%,);| |''図 2.2 TETDM における入力ファイルの取扱い''| |&ref(2-3tutorial0.png,,100%,);| |''図 2.3 キャラクターアシストチュートリアル起動ウインドウ''| |&ref(2-4tutorial1.png,,80%,);| |''図 2.4 初回チュートリアル開始時のウインドウ''| |&ref(2-5tutorial2.png,,85%,);| |''図 2.5 チュートリアルを担当するキャラクターの表示''| |&ref(2-6game0.png,,70%,);| |''図 2.6 ゲームモードメニューウインドウ''| |&ref(2-7game1.png,,100%,);| |''図 2.7 ショップのウインドウ''| |&ref(2-8game2.png,,100%,);| |''図 2.8 キャラクター選択のウインドウ''| |&ref(2-9game3.png,,70%,);| |''図 2.9 ミッションのウインドウ''| *第３章 データ分析の目的の決定と分析データの準備 [#oc9c83d9] |&ref(3-1datadriven.png,,40%,);| |''図 3.1 データ分析の目的の決定とデータ分析''| |&ref(3-2flow.png,,80%,);| |''図 3.2 データ分析の着手に向けたフローチャート''| |&ref(3-3analysisdata.png,,45%,);| |''図 3.3 データ分析に必要なデータ''| |&ref(3-4datavalue.png,,50%,);| |''図 3.4データの価値の見積りに必要な要素''| |&ref(3-5keywords.png,,50%,);| |''図 3.5 TETDM のキーワード設定(初期設定時)''| *第４章 TETDMによるデータ分析 [#web2188b] |&ref(4-1datavariation.png,,45%,);| |''図 4.1 テキスト評価アプリケーション''| |&ref(4-2dataanalysis.png,,40%,);| |''図 4.2 処理ツール「単語情報まとめ」による単語の頻度情報''| |&ref(4-3process.png,,70%,);| |''図 4.3 処理ツール「フォーカスまとめ」を用いた単語「景色」を含むテキストのハイライト(画面下部の「複数行表示」ボタンを押したとき)''| |&ref(4-4datascientist.png,,35%,);| |''図 4.4 ツールセット「まとめとエディタ」の出力''| |&ref(4-5skill.png,,70%,);| |''図 4.5 ツールセット「単語情報」の出力''| |&ref(4-6inference.png,,45%,);| |''図 4.6 ツールセット「文・セグメント情報」の出力''| |&ref(4-7skill.png,,70%,);| |''図 4.7 ツールセット「文章要約」の出力''| |&ref(4-8inference.png,,45%,);| |''図 4.8 ツールセット「主題関連文」の出力''| |&ref(4-9inference.png,,45%,);| |''図 4.9 ツールセット「主題関連語」の出力 (川の拡大図は図 4.25 に示す)''| |&ref(4-10inference.png,,45%,);| |''図 4.10 ツールセット「主語なし文抽出」の出力''| |&ref(4-11datavariation.png,,45%,);| |''図 4.11 TETDM の処理ツールの一覧(バージョン 4.30 時点，下線は可視化ツール)''| |&ref(4-12dataanalysis.png,,40%,);| |''図 4.12 TETDM の可視化ツールの一覧(バージョン 4.30 時点)''| |&ref(4-13process.png,,70%,);| |''図 4.13 ツール選択ウインドウ(通常モードでメニュー ウインドウの「名称」ボタンを押したとき)''| |&ref(4-14datascientist.png,,35%,);| |''図 4.14 ツール選択ウインドウ(拡張モードでパネル内の「名称」ボタンを押したとき)''| |&ref(4-15skill.png,,70%,);| |''図 4.15 TF-IDF による単語評価の例(五つの文書において TF-IDF による評価の高い単語は，それぞれ「運転」「駐車」「駐車」「購入」「運転」になる)''| |&ref(4-16inference.png,,45%,);| |''図 4.16 処理ツール「TFIDF」による浦島太郎の TF-IDF 値の計算例(文をセグメントに整形して計算している)''| |&ref(4-17skill.png,,70%,);| |''図 4.17 五つの文書における単語の共起頻度の例 (「自動車」，「運転」の出現文書頻度は 4，「自動車」と「運転」の共起頻度は 3)''| |&ref(4-18inference.png,,45%,);| |''図 4.18 処理ツール「単語間関連度」の cos 類似度による「浦島太郎」の文章の単語配置(出現頻度 2 以上の単語。関連度が高い単語が近くに配置される)''| |&ref(4-19inference.png,,45%,);| |''図 4.19 処理ツール「テキスト分類」による「ヒーター」のレビュー集合の分類''| |&ref(4-20inference.png,,45%,);| |''図 4.20 可視化ツール「折れ線グラフ」による表示例''| |&ref(4-21datavariation.png,,45%,);| |''図 4.21 可視化ツール「表形式表示」による「浦島太郎」における単語の頻度情報の表示例''| |&ref(4-22dataanalysis.png,,40%,);| |''図 4.22 可視化ツール「段落間ネットワーク(ばねモデル)」による「浦島太郎」における単語ネットワークの表示例''| |&ref(4-23process.png,,70%,);| |''図 4.23 可視化ツール「テキスト表示(カラー)」による「浦島太郎」における「浦島」に関連する文のハイライト表示例''| |&ref(4-24datascientist.png,,35%,);| |''図 4.24 可視化ツール「キーワード表示(展望台)」による表示例''| |&ref(4-25skill.png,,70%,);| |''図 4.25 可視化ツール「主題関連語表示(川下り)」による表示例''| *第５章 試行錯誤による分析結果の収集 [#zb957aa7] |&ref(5-1datavariation.png,,45%,);| |''図 5.1 分析結果の収集における分析ツールの利用の流れ''| |&ref(5-2dataanalysis.png,,40%,);| |''図 5.2 フォーカス情報のハイライトの例(浦島太郎の文章で単語「亀」にフォーカス)''| |&ref(5-3process.png,,70%,);| |''図 5.3 データ絞込みにおける条件と結果の関係''| |&ref(5-4datascientist.png,,35%,);| |''図 5.4 データの「絞込み」条件と件数を表示するウインドウ''| |&ref(5-5skill.png,,70%,);| |''図 5.5 データの「絞込み」条件を設定できるツール''| |&ref(5-6inference.png,,45%,);| |''図 5.6 処理ツール「主題関連文評価(光と影)」を用いたときのデータの「絞込み」条件と件数ウインドウの表示''| |&ref(5-7skill.png,,70%,);| |''図 5.7 可視化ツール「段落間ネットワーク(ばねモデル)」による浦島太郎の文章の単語間関係(左:しきい値 0.82， 右:しきい値 0.81)''| |&ref(5-8inference.png,,45%,);| |''図 5.8 処理ツール「文章要約(展望台)」の処理方法を切り替えるボタン''| |&ref(5-9inference.png,,45%,);| |''図 5.9 組合せの数と創造性''| *第６章 収集した結果の解釈と統合による知識創発 [#w8bf3bb5] |&ref(6-1datavariation.png,,45%,);| |''図 6.1 結果の解釈の流れ''| |&ref(6-2dataanalysis.png,,40%,);| |''図 6.2 TETDM の結果と解釈の登録インタフェース''| |&ref(6-3process.png,,70%,);| |''図 6.3 「!」つきの出力結果のキャプチャー画像''| |&ref(6-4datascientist.png,,35%,);| |''図 6.4 登録された結果と解釈の一覧表示''| |&ref(6-5skill.png,,70%,);| |''図 6.5 解釈の再帰的統合による統合解釈の生成''| |&ref(6-6inference.png,,45%,);| |''図 6.6 解釈の統合と論理の飛躍の関係''| |&ref(6-7skill.png,,70%,);| |''図 6.7 TETDM の知識創発インタフェース''| |&ref(6-8inference.png,,45%,);| |''図 6.8 知識創発インタフェースの解釈の散布図表示と「原因」「結果」のラベルを付与した例''| |&ref(6-9inference.png,,45%,);| |''図 6.9 知識の価値の基準と知識創発との関係''| *第７章 TETDMによるデータ分析の実践と活用事例 [#vf8b85b5] |&ref(7-1datavariation.png,,45%,);| |''図 7.1 ヒーターのレビューコメントの処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-2dataanalysis.png,,40%,);| |''図 7.2 ヒーターのレビューコメントの処理ツール「テキスト 2 分割」の出力''| |&ref(7-3process.png,,70%,);| |''図 7.3 ヒーターのレビューコメントを単語「部屋」で絞り込んだ後の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-4datascientist.png,,35%,);| |''図 7.4 レビューコメントに数値評価情報を加えたテキスト分析結果の例''| |&ref(7-5skill.png,,70%,);| |''図 7.5 処理ツール「テキスト集合評価アプリケーション」''| |&ref(7-6inference.png,,45%,);| |''図 7.6 レポート集合に対する処理ツール「レポート評価(結果+意見)」の出力結果例''| |&ref(7-7skill.png,,70%,);| |''図 7.7 レポート集合に対する可視化ツール「段落間ネットワーク(類似度順)」の出力結果例''| |&ref(7-8inference.png,,45%,);| |''図 7.8 本書の執筆途中の 1.1 節から 1.3 節を TETDM に入力したときの処理ツール「テキスト評価(分析結果まとめ)」の出力結果''| |&ref(7-9inference.png,,45%,);| |''図 7.9 2019 年度の人工知能学会全国大会の発表の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-10inference.png,,45%,);| |''図 7.10 2019 年度の人工知能学会全国大会の発表の処理ツール「関連単語情報」の出力''| |&ref(7-11datavariation.png,,45%,);| |''図 7.11 2019 年度の人工知能学会全国大会の単語「変換」を含む発表の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-12dataanalysis.png,,40%,);| |''図 7.12 2019 年度の人工知能学会全国大会の単語「変換」を含む発表に対する絞込み条件の追加設定''| |&ref(7-13process.png,,70%,);| |''図 7.13 電子カルテの分析に用いた TETDM の出力画面(可視化ツール「テキスト分類表示」(左端のパネルが新人，中央のパネルがベテラン) と処理ツール「テキスト 2 分割」(右端のパネル，左の領域が新人で右の領域がベテラン)''|