岡嶋裕史『数式を使わないデータマイニング』

「紙おむつとビール」の伝説
従来型の統計分析が、規定した法則の事後検証を指向しているのに対し、データマイニングは多分に未来予測指向である。
饅頭とみかんとお茶
複数の分析手法を使いこなす
　分類（クラスター分析、決定木分析、自己組織化マップ）
　関連発見（連関規則）
　予測（回帰分析、ニューラルネットワーク）
回帰分析
　（牛乳の飲用量と身長、最小二乗法）
決定木
　（デートに誘う、オッカムの剃刀）
クラスタ分析
　（HR図、葡萄の実、ガンダムのモビルスーツ）
自己組織化マップSOM Self-organizing maps、コホーネンネット
　（軍機、多次元データを二次元に圧縮する、入力層と出力層、カフェ（値段、店舗数、スタイル）
連関規則
　（買い物のかごの中身は？「Ａが起きると、Ｂが発生する」、バスケット分析、ヨーグルトとはちみ　つ、アマゾンが競争力の源泉とし、収入を得る糧にしているのは、データマイニングによって得ら　　れた分析結果である。グーグルの本質も検索エンジンではない）
ニューラルネット
　（花粉が飛ぶ、窒素化合物、閾値、食生活が乱れている、教師あり学習、ニューロン同士の結合、交　差妥当化）
データマイニングと情報管理
　おじいちゃんのお見舞い
ＯＥＣＤのプライバシーガイドライン
　収集制限の原則
　データ内容の原則
　目的明確化の原則
　利用制限の原則
　安全保護の原則　
　公開の原則
　個人参加の原則
　責任の原則
今日、社会システムとはすなわち情報システムである。