データマイニング
データマイニング（英: Data Mining）とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。主に統計学、機械学習、データベース技術などの手法を用いて、データに潜むパターンや関係性を発見し、ビジネスや科学研究などの目的で利用します。
概要
データマイニングは、以下のプロセスを含むことが一般的です：
- データの収集：データベース、データウェアハウス、データレイクなどからデータを収集します。
- データの前処理：データのクリーニング、変換、統合などを行い、分析可能な状態にします。
- データの探索：データの概要や統計的な特性を理解するために、探索的データ分析を実施します。
- モデリング：データからパターンやモデルを構築するために、機械学習アルゴリズムや統計モデルを使用します。
- 評価：構築したモデルや発見したパターンの性能を評価し、信頼性や有用性を確認します。
- 展開：得られた知見を実際のビジネスプロセスや意思決定に応用します。
主な手法
データマイニングには様々な手法がありますが、代表的なものには以下があります：
- クラスタリング：データをグループに分け、同じグループ内のデータが互いに似ているようにします。
- 分類：データを事前に定義されたカテゴリに分類します。例えば、スパムメールと非スパムメールの分類などがあります。
- 回帰分析：数値データ間の関係性をモデル化し、予測を行います。
- アソシエーションルール：データ内の項目間の関連性を発見します。例えば、マーケットバスケット分析での「もしAが購入されたならばBも購入される確率が高い」というルールです。
利用分野
データマイニングは多くの分野で利用されています：
- ビジネス：顧客の購買パターン分析、マーケティング戦略の最適化、リスク管理など。
- 医療：病気の予測、診断支援、医療データの分析など。
- 金融：クレジットカードの不正利用検出、投資戦略の最適化など。
- 科学研究：実験データの解析、新しい発見のためのパターン探索など。