本書は、Splunkを使ったデータ分析の解説書です。
効率的な前処理から機械学習までを扱い、
Splunk上で機械学習を実現するMLTKを丁寧に解説しています。
各章は機械学習の概念に始まり、データ分析をする上で必要な基礎知識、
Splunkを用いたデータの可視化、データ加工方法の紹介から
実際にサンプルケースを用いた分析とその解説で構成されています。
Splunkを用いてデータ分析・機械学習に取り組みたい人には必読の1冊です。
【こんな方にお勧めします】
・Splunkを使っているが、SPLの書き方に困っている方
・Splunkでの効果的なデータの可視化の方法を知りたい方
・Splunkでの機械学習の方法を知りたい方
【目次】
第1章 Splunkについて
第2章 機械学習の流れ
第3章 Splunk・MLTKによる機械学習
第4章 Splunkへデータ登録するまでの基本的な手続き
第5章 特徴量を生成するための前処理と手法
第6章 Splunkによる特徴量評価
第7章 機械学習の実演
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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(翔泳社)
本書は、Splunkを使ったデータ分析の解説書です。効率的な前処理から機械学習までを扱い、Splunk上で機械学習を実現するMLTKを丁寧に解説しています。各章は機械学習の概念に始まり、データ分析をする上で必要な基礎知識、Splunkを用いたデータの可視化、データ加工方法の紹介から実際にサンプルケースを用いた分析とその解説で構成されています。Splunkを用いてデータ分析・機械学習に取り組みたい人には必読の1冊です。
より理解しやすいよう、本書では下記の要素を随所に入れています
・Point
紹介している内容で特に重要な点について述べています。
・Caution
Splunkの操作上の注意点や、つまずきやすい内容を述べています。
・Column
内容を理解するのに必須ではありませんが、本書をより理解して読み進めるために知っていると役に立つ内容を紹介しています。
第1章ではSplunk製品の紹介と環境構築を述べています。第2章と第3章では、機械学習の概要からSplunkで利用できる学習アルゴリズムを紹介しています。第6章では、データ分析で必要となる、データ評価観点について述べています。
第4章ではSplunkにおけるデータ管理からデータの登録方法を紹介しています。第5章では第4章で取り込んだデータを用いて、データ加工のテクニックを目的別に述べています。
第7章では本書の理解のまとめとして、オープンデータを用いて実際に実習しています。
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発生刷 | ページ数 | 書籍改訂刷 | 電子書籍訂正 | 内容 | 登録日 | ||||||
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1刷 | 019 図1.2.6 |
未 | 未 |
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2021.04.07 |