Data mining
ビッグデータをもとに統計学やAIなどの分析手法を使い、有益な情報を見つけるための技術のこと。
データマイニングとは、データ（data）から有益な情報を採掘（mining）することを意味します。大量のデータを取り扱うので、人の力だけで有益な情報を得るのが困難なため、AIやデータマイニングツールを使うのが一般的です。
データマイニングにより得られる知識は、4つに分類することができます。
1、データ（Data）・・・整理や分類がされていない数値
2、情報（Information）・・・「データ」を整理、分類をしたもの
3、知識（Knowledge）・・・「情報」から得られる傾向や知見
4、知恵（Wisdom）・・・「知識」を利用して人が判断する力
これらは、頭文字を取って「DIKWモデル」呼ばれており、下に行くほどより有用な情報であると判断します。データマイニングで行えるのはデータ（Data）の収集から知識（Knowledge）の発見までであるため、それを知恵（Wisdom）として、どう活用していくかは、人間の判断が必要です。
また、よく使われるデータマイニングの分析方法は3つあります。
1、クラスタリング
データを類似性に基づいて分類する手法です。例えば、購買金額や購買商品データをもとに同じような行動をしている顧客をグループ化し、それぞれのグループに適したマーケティング施策を実行します。
2、ロジスティック回帰分析
「YES」と「NO」が明確に定義できる事象を集計・分析し、予測を立てる手法です。例えば、「カタログを送付した顧客が商品を購入するか」といったキャンペーンを行ったときに、実際に購入してくれる確率を予測できます。
3、マーケット・バスケット分析
小売店のPOSデータから同時に購入されることが多い商品の相関性を導き出す手法です。関連性が低いように見えても同時に購入されている商品を明確にすることで、効果的な売り場づくりや商品仕入などの販売戦略に役立てます。
例えば「おむつとビールが一緒に買われる」という有名な事例があり、これは分析によって「子供のいる家庭では、父親が母親からおむつの購入を頼まれたついでに、自分へのご褒美としてビールを購入する」と解釈されています。
データマイニングを行う事で、これまで重要視されていなかったデータ同士の相関性を発見することができ、有効な施策を打つことで、企業の業績を飛躍させる可能性があります。