データマイニング（Data Mining）

データマイニング（Data Mining）とは、大量のデータの中から有用なパターンや法則、関係性を自動的に発見する分析手法のことです。 「データに埋もれた知識やインサイト（洞察）を“発掘”する」ことから、“マイニング（採掘）”という言葉が使われています。 データマイニングは、統計学、機械学習、人工知能（AI）、データベース技術などの要素が融合した分野であり、以下のような目的で広く活用されています： • 顧客の購買傾向の分析 • 異常検知（不正利用の検出など） • 商品の売上予測や在庫管理の最適化 • 顧客の離脱予測やセグメンテーション • 医療・金融・製造・マーケティング分野での意思決定支援 代表的なデータマイニング手法には、以下のようなものがあります： • 分類（Classification）：データをカテゴリに分ける（例：スパムメール vs 通常メール） • クラスタリング（Clustering）：類似したデータを自動的にグループ化 • 回帰分析（Regression）：数値予測を行う • アソシエーション分析（Association Rule Learning）：商品の組み合わせなどの相関ルールを発見（例：バスケット分析） • 時系列分析（Time Series Analysis）：時間に沿った変化や傾向を抽出 データマイニングは、ビッグデータやAIと組み合わせることでより高精度な予測・意思決定を可能にし、企業の競争力強化や業務効率化に直結する重要技術となっています。 ツールとしては、RapidMiner、SAS、IBM SPSS Modeler、Python（scikit-learn, pandas） などがよく使われています。