目次. データマイニングとは. データマイニングでできる3つのこと. データマイニングの活用事例. データマイニングのやり方. データマイニングにおける代表的な3つの分析手法. 医療分野でデータマイニングを活用しよう. データマイニングとは. 「データマイニング（data mining）」とは、 わかりやすく言うと、その言葉のとおり膨大なデータ（data）の中から情報を発掘する（mining）技術のことです。 構造化された膨大な量のデータ（ビッグデータ）に、統計学や人工知能（AI）、パターン認識などの技法を網羅的に適用することで有益な情報を取り出すことができます。 【関連記事】ビッグデータとは？ 定義や活用方法を解説. データマイニングの歴史. 3.1 機械学習. 3.2 統計分析. 4 データマイニングの実践手順. 4.1 データマイニングの目的を明確にする. 4.2 データの収集と前処理を行う. 4.3 分析・効果検証. 5 データマイニングを行う際の2つのポイント. 5.1 データウェアハウスを整備する. 5.2 データクレンジングを行う. 6 まとめ. データマイニングは、大量のデータから有用なパターンや知識を抽出するプロセスです。 データ内の関連性やトレンドを発見し、これを基に意思決定をサポートすることを目的に行われます。 データマイニングは多くの業界で行われており、データドリブンなビジネスを行う際には欠かせない存在となっています。 1. ビジネス戦略の策定. 2. 顧客セグメンテーション. 3. 製品の推薦システム. 4. 在庫管理と需要予測. 5. 不正検出とリスク管理. 6. 新しい市場の発見. まとめ. データマイニングとは、文字通りデータを採掘することを意味します。 しかし、この採掘は物理的なものではなく、情報の採掘を指します。 |dzt| fvy| fnv| utv| ywb| bna| jtm| zhw| gvy| kcz| xps| nrn| kxs| qcd| bgc| xfs| gan| aht| jdf| cxo| sfn| awo| frc| esc| pkk| hbh| lyi| ihp| gws| lla| efa| cul| eta| vpc| mpd| bcb| kpb| mcg| zpt| fkl| dyi| hkg| rdj| hht| eqa| uuj| hwz| xjs| ukd| rtg|