データマイニングとは？
でーたまいにんぐ
データマイニングとは、大量のデータの中から統計的手法や機械学習を用いて有益なパターンや知識を発見する技術です。
データマイニングとは、膨大なデータの中に潜むパターンや相関関係、規則性を自動的に発見するための分析技術・プロセスの総称です。「データの採掘」という語源が示すとおり、山のような生データから価値ある情報を掘り出すことを目的としています。
主に用いられる手法には次のようなものがあります。
- クラスタリング：似た性質のデータをグループに分類する
- 分類（クラス分け）：新しいデータを既存のカテゴリに振り分ける
- 回帰分析：数値を予測する
- アソシエーション分析：「Aを買った人はBも買う」といった同時発生パターンを見つける
- 異常検知：通常と異なる挙動やデータを識別する
活用場面は幅広く、小売業では購買履歴から顧客の好みを予測し、金融業では不正取引の検出に使われます。医療分野では病気の発症リスク予測にも応用されています。
近年は機械学習やAIの発達により、より大規模で複雑なデータ分析が可能になり、ビッグデータ時代における意思決定の基盤技術として企業や研究機関で広く活用されています。
使い方・例文
ECサイトが「この商品を見た人はこちらも購入しています」というレコメンドを表示する仕組みや、クレジットカード会社が不正利用を自動検知するシステムは、データマイニングの代表的な応用例です。
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