【G検定】データマイニング

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データマイニング

データマイニングとは

データマイニングは、膨大なデータの山から有用な情報や知識を掘り出す先進的な技術です。近年のデジタル化の進展に伴い、企業や組織が日々大量のデータを生成・収集するようになりました。このビッグデータの中には、ビジネスの成功や社会的課題の解決につながる貴重な洞察が眠っています。データマイニングは、そうした宝の山から価値ある情報を抽出し、意思決定や戦略立案に活用する際に用いられる手法です。

データマイニングの手法

データマイニングのポイントは、大規模なデータセットから隠れたパターンや関係性を発見することにあります。この過程では、統計学、機械学習、人工知能などの技術が駆使されます。例えば、小売業では顧客の購買履歴を分析することで、「ビールとオムツがよく一緒に売れる」といった意外な相関関係を見出すことができます。このような発見は、商品配置や販促戦略の最適化につながり、売上向上に貢献します。

データマイニングの手法は多岐にわたりますが、その一つに「クラスタリング」があります。これは、サンプル同士の類似度に基づいてデータを複数のグループに分割する技術です。特筆すべきは、正解ラベルが付与されていないデータでも適用可能な点です。この特性により、顧客セグメンテーションなど、ビジネスにおける様々な場面で活用されています。

データマイニングとオントロジーの融合

データマイニングの発展は、オントロジー研究の進化と密接に関連しています。特に、ライトウェイトオントロジーの考え方は、データマイニングの実践と非常に相性が良いとされています。ライトウェイトオントロジーでは、完全に正確でなくても使用可能な概念関係性を重視します。この柔軟な姿勢は、コンピュータによる自動的な概念関係の発見を可能にし、ウェブマイニングやデータマイニングの技術発展を促進しました。

さらに、このアプローチはセマンティックWebやLinked Open Data（LOD）などの先進的な技術研究にも影響を与えています。これらの技術は、コンピュータが理解可能な形でウェブ上のデータを構造化し、より高度な情報処理や知識発見を可能にすることを目指しています。

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参考書籍

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