データ工学特論第一回木村昌臣目的  日常いたるところに存在するデータから有用な情報を抽出し活用する手法を学ぶ  前半：データから情報を抽出する方法    データマイニング手法テキストマイニング手法後半：データを活用する方法   XML XMLデータベースデータマイニングデータを大量に蓄積し 2. 目的とする解析に合った解析手法を選択し 3. 解析手法に適した形式にデータを変更し得られた結果に対して 4. 業務知識と対比させて解釈し 5. 業務の改善案につなげる手法のこと 1. テキストマイニング   テキストデータを対象とするテキストは「非構造化データ」であるため、データマイニング手法を適用する場合は「構造化データ」に変換する必要あり   形態素解析係り受け解析 XML   eXtensible Markup Language タグによってデータを構造化  データはテキスト形式で保持   タグは用途に応じて自在に定義可能    データ交換などに利用されることが多い事前に定義可能（DTD、XMLスキーマ）タグは入れ子構造が可能 W3Cによって標準化 XMLデータベース  XMLを保持するデータベース   検索方法が複数存在    表形式ではなくタグによる構造化であるため、RDBよりも柔軟な構造を持つ XPATH XQuery など実装方法も複数   Native RDBをストアとして利用する方法など予定 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ガイダンス[9/14] データマイニング(1)[9/21] データマイニング(2) [9/28] データマイニング(3) [10/5] データマイニング(4) [10/12] テキストマイニング(1) [10/19] テキストマイニング(2)[10/26] XML(1)[11/2] XML(2)[11/9] 10. 11. 12. 13. 14. 15. XMLDB [11/16] 輪講(1) [11/23] 輪講(2) [11/30] 輪講(3) [12/7] 輪講(4) [12/14] 輪講(5) [12/21] *ただし、受講者数などに応じてスケジュールが変更されることがある。輪講  こちらで指定した論文のうちひとつを選択し、第11 回から最終回までに、以下の点について発表すること      論文内容のサマリー（発表の主内容とすること）論文内容に対する自身の意見（改善すべき点など）発表時間15分+ディスカッション5分発表内容および発表態度を採点の対象とする発表はパワーポイントを用い、発表後はパワーポイント資料を提出すること