対象：Viscoveryを用いたSOMデータマイニングを新たに始められるユーザー様

所要時間：約3時間
実施場所：マインドウエア総研内（岡山）とお客様の施設内のいずれでも可能です。マインドウエア総研で実施する場合は、最大４名様までご参加頂けます。お客様の施設内で実施する場合は何人でもご参加頂けます。全国どこへでも伺います。
費用：

統計の基礎からSOMデータ・マイニングの考え方、基本的な作業方法を説明します。

１．準備（散布図、相関、主成分分析、回帰、交互作用、非線形モデルなどの概念）
２．自己組織化マップとは
　（１）コホネンの動物マップ
　（２）逐次型SOM
　（３）K-means
　（４）バッチ型SOM
　（５）ノードの初期値
３．クラスタリングとクラス分類
　（１）醜いアヒルの仔の定理
　（２）クラスタリングとクラス分類の使い方
　（３）非階層型クラスタリングと階層型クラスタリング
　（４）大規模データの階層型クラスタリング
　（５）位相（トポロジー）を考慮したクラスタリング
４．SOMデータマイニング手法
　（１）SOMのマップの意味するもの
　（２）変数間の従属性
　（３）変数のスケーリング、重みづけ、選択
　（４）プロファイル分析
　（５）セグメンテーションの定義
　（６）モデルの適用（連想・想起）
５．実践的なデータマイニング・プロジェクト（必要に応じて）
　（１）問題の理解・定義、データの理解、データ準備
　（２）モデリングの繰り返し、評価、モデルの選択
　（３）モデリング手法を組み合わせたより高度なモデル作成
　（４）モデルの展開