データマイニングって何?

データマイニング （Data mining）とは、 収集された情報のなかから傾向や関連性を見出す分析手法 です。 売上予測や市場動向など、ある事象の発生予測やデータの類似性から新たな仮説を立てるなど、膨大なデータをビジネスに活かすのに役立ちます。 データマイニングの多くは、マーケティングにおける課題を解決するために活用されています。 例えば小売業においては、顧客データや購買履歴を用いてデータマイニングを行い、より効果的なキャンペーン施策が実施されています。 そのほか製品・サービス改善や設備機器の分析など、活用先は業界を問わず多岐にわたるでしょう。 また、データマイニングを実施して得られる知識はDIKWモデルと呼ばれており、それぞれ以下のように分類されます。

データマイニングに先んじてデータを管理できる場はありますか?

そのためデータマイニングに先んじて、データウェアハウス（DWH）をはじめとしたデータを管理できる場を設けるのがよいでしょう。 データウェアハウスは、大量のデータを保管するために設けられます。 データの蓄積が目的であるため、データベースと違ってデータの削除・更新は原則として行いません。 データウェアハウスについては、以下の記事でより詳しく解説しています。

データマイニングに必要なデータ整備を高速化できますか?

「SOFIT Super REALISM」は、日本ソフト開発株式会社が提供する、データマイニングに必要なデータ整備を高速化できるツールです。 操作性が高い点も好評を博しています。 おそらくExcelの基本スキルがあれば、2時間程度の講習を受けるだけで簡単に使えるはずです。

ビッグデータとデータマイニングの違いは何ですか?

ただ、ビッグデータはそれ単体では意味をなさず、ビッグデータから価値ある情報を取り出すデータマイニングがあって初めて価値を持ちます。 しかもビッグデータとデータマイニングは、現在世間から熱い注目を集めているAI（人工知能）と非常に深い関係にあるのです。 AI（機械学習）はデータから学習をして能力を高めていくのですが、それは言い換えれば学習用のデータによって能力が決まるということです。 そのため、学習に適したデータを準備する必要があるわけですが、 ビッグデータの中から学習に適したデータの選定を支えているのがデータマイニングであり、そのデータの選定能力もまた、AI（機械学習）によって向上させることができる のです。