データマイニング
情報
の
発掘
。
多種多様
で
大量
に
発生する
データ
から、
統計的
、
数学的
な
技術
を用いて
分析する
ことにより、
自動的
に
有益
な、
新しい
傾向
・
パターン
・
相関関係
などを
発見する
処理
・
手法
。
データマイニング では、
クラシフィケーション
(Classification、特徴付け)
クラスタリング
(Clustering、分類)
アソシエーション
(Association、関連性抽出)
の3つの手法が使われる
DM
:
data mining
データ
(
data
) +
マイニング
(
mining
)
ビジネスインテリジェンス
(
BI
:
Business Intelligence
)
意思決定支援システム
(
DSS
:
decision support system
)
データウェアハウス
(
DWH
:
data warehouse
)
データマート
(
data mart
)
テキストマイニング
(
Text mining
)
ETL
(
extract, transform and load
)
オンライン分析処理
(
OLAP
:
online analytical processing
)
オペレーショナルデータストア
(
ODS
:
operational data store
)
詳細データ
(
detail data
)
サマリデータ
(
summary data
)
データサイエンス
(
data science
)
バスケット解析
、
マーケットバスケット解析
(
Market Basket Analysis
)
アソシエーション分析
(
association analysis
)
相関ルール
、
アソシエーションルール
(
association rule
)
決定木
、
デシジョンツリー
(
DT
:
decision tree
)
多変量解析
(
Multivariate Analysys
)
回帰分析
(
regression analysis
)
共分散構造分析
(
Covariance Structure Analysis
)
クラスター分析
(
Cluster Analysis
)
統計学
(
Statistics
)
機械学習
(
machine learning
)
ニューラルネットワーク
(
NN
:
Neural network
)
データベース
(
Database
)
集合知
、
集団的知性
(
CI
:
Collective Intelligence
)
巨大知
(
Organic Intelligence
)
ラフ集合
(
Rough sets
)
過剰適合
、
過適応
(
overfit
、
overfitting
)
統計図表
実験計画法
(
Experimental design
、
design of experiments
)
科学的方法
(
scientific method
)
知識発見
(
knowledge discovery
)
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