Splunkユーザーのためのデータ分析実践バイブル SPLとMLTKを駆使した前処理から機械学習の手続きまで

第1章　Splunkについて
1.1　Splunkの導入
1.1.1　Splunkの概要
1.1.2　Splunk環境の構築（Windows版）
1.2　MLTKの概要と導入
1.2.1　MLTKとは
1.2.2　MLTKの導入
1.2.3　Splunkのデータ検索について

第2章　機械学習の流れ
2.1　機械学習とは
2.1.1　人工知能と機械学習
2.1.2　機械学習の種類と概要
2.1.3　教師あり学習
2.1.4　教師なし学習
2.2　学習から評価までの流れ
2.2.1　機械学習の手続き
2.2.2　特徴量と特徴量エンジニアリング
2.2.3　学習モデルの生成と推論
2.2.4　モデルの精度評価と評価指標

第3章　Splunk・MLTKによる機械学習
3.1　利用できるアルゴリズム概要
3.1.1　MLTKで利用可能な主なアルゴリズム一覧
3.1.2　アルゴリズムの選択時のポイント
3.2　利用できるアルゴリズムとSPLについて
3.2.1　線形回帰
3.2.2　ラッソ回帰・リッジ回帰
3.2.3　ロジスティック回帰
3.2.4　ナイーブベイズ（単純ベイズ分類器）
3.2.5　ランダムフォレスト
3.2.6　ARIMA
3.2.7　k-means/x-means
3.2.8　DBSCAN
3.3　Splunkを用いた精度評価
3.2.1　Splunkで利用できる評価指標
3.2.2　regressionstatistics
3.2.3　confusionmatrix
3.2.4　classificationstatistics

第4章　Splunkへデータ登録するまでの基本的な手続き
4.1　Splunkにおける機械学習環境の準備
4.1.1　Splunkにおけるデータ操作の前準備の流れ
4.1.2　第4章で使用するデータについて
4.2　インデックス（Index）の作成
4.2.1　ソースタイプ（Source type）とバケツ（Bucket）について
4.2.2　Source type定義の流れ
4.2.3　Index作成の流れ
4.3　フィールドの抽出
4.3.1　Splunkにおけるフィールド抽出設定とは
4.3.2　フィールド抽出の手続き
4.4　マスタ情報のLookup登録
4.4.1　ルックアップ（Lookup）とは
4.4.2　ルックアップ（Lookup）に登録する手続き
4.5　基本的なデータ操作について
4.5.1　基本的なサーチコマンド
4.5.2　whereコマンド
4.5.3　evalコマンド
4.5.4　statsコマンド
4.5.5　サブサーチ
4.6　データモデル高速化による高速集計
4.6.1　データモデル高速化とは
4.6.2　データモデル高速化の方法
4.6.3　tstatsコマンドを用いた高速集計
4.6.4　statsコマンドとの速度比較

第5章　特徴量を生成するための前処理と手法
5.1　時間データに関する処理
5.1.1　文字列を時間形式に変換する
5.1.2　UNIX時間を日付形式の文字列に変換する
5.1.3　時間要素を加算・減算する
5.1.4　時間情報をカテゴリ化する
5.2　数量データに関する処理
5.2.1　階差を算出する
5.2.2　数量を正規化する
5.2.3　数量を標準化する
5.2.4　数量を離散化（グルーピング）する
5.2.5　移動平均を算出する
5.3　文字列データに関する処理
5.3.1　位置を指定して文字列を切り出す
5.3.2　文字列を連結する
5.3.3　文字列から不要な文字を取り除く
5.3.4　大小文字を統一する
5.3.5　文字列を置換する
5.3.6　さまざまな文字列値をカテゴリに集約する
5.3.7　さまざまな文字列から一部分を抽出する
5.3.8　カテゴリ文字列をフラグ化（ONE-HOT化）する
5.3.9　テキストデータを類似度でグルーピングする
5.4　IPアドレスデータに関する処理
5.4.1　IPアドレスから地理情報を取得する
5.4.2　IPアドレスが特定のネットワークに含まれるか判定する
5.5　データセットの集約
5.5.1　データをフィールドの値で集約する
5.5.2　データを時間で集約する
5.5.3　データを柔軟に区切って集約する
5.6　その他の前処理
5.6.1　欠損値を補間する
5.6.2　データをサンプリングする
5.6.3　サーチ結果をマスタ情報と結合する
5.6.4　IDを付与する
5.6.5　特徴量を削減する（次元圧縮）

第6章　Splunkによる特徴量評価
6.1　機械学習における特徴量評価の重要性
6.1.1　機械学習における特徴量評価の重要性
6.1.2　特徴量評価における図示の重要性
6.2　特徴量評価における確認すべき着眼点
6.2.1　特徴量評価のための可視化手法
6.2.2　相関性と線形性・独立性
6.2.3　線形性、独立性の評価
6.2.4　正規性
6.2.5　正規性の評価
6.2.6　等分散性
6.2.7　等分散性の評価
6.2.8　分離性
6.2.9　分離性の評価
6.2.10　均質性
6.2.11　規則性
6.3　Splunkを用いた特性評価
6.3.1　ヒストグラムと箱ひげ図の作成、分析
6.3.2　散布図の作成、分析
6.3.3　複数のヒストグラム・箱ひげ図の作成、分析
6.3.4　マトリクス散布図の作成、分析
6.3.5　主成分分析結果からの特徴量評価
6.3.6　相関係数の算出および相関表の作成

第7章　機械学習の実演
7.1　分類モデルの作成
7.1.1　分類問題と扱うサンプルデータについて
7.1.2　データの概要把握
7.1.3　特徴量加工
7.1.4　特徴量の評価
7.1.5　学習モデルの作成・適用・評価
7.2　回帰モデルの作成
7.2.1　サンプルデータについて
7.2.2　データの概要把握
7.2.3　特徴量加工（文字列のカテゴリ集約）
7.2.4　特徴量加工（外れ値除外）
7.2.5　特徴量加工（欠損値補間）
7.2.6　特徴量加工（originのONE-HOT化）
7.2.7　特徴量加工（非正規分布の補正）
7.2.8　特徴量加工（数量の標準化）
7.2.9　特徴量の評価
7.2.10　学習モデルの作成・適用・評価

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