データマイニング（Data Mining）とは？

詳細解説

データマイニングとは、大規模なデータベースや蓄積されたデータから、統計解析・機械学習・パターン認識などの手法を用いて、人間が直感では気づきにくい隠れたパターン・相関関係・法則・傾向を自動的に発見する分析技術です。有名な例として「バスケット分析（マーケットバスケット分析）」があり、「おむつを買った顧客はビールも買う傾向がある」といった商品の購買パターンを大量の購買データから発見します。その他の主な手法として、顧客をグループに分類する「クラスタリング」、過去データから将来値を予測する「回帰分析」、二値判定を行う「決定木・ランダムフォレスト」などがあります。データマイニングはデータウェアハウスやBIシステムと組み合わせて活用されます。IT試験では「データマイニングの目的（パターン発見）」「バスケット分析・クラスタリングの例」「BIとDWHとの連携」が頻出です。

ITパスポートでの出題ポイント

• 1大量データから隠れたパターン・相関を自動発見する技術
• 2バスケット分析（アソシエーション分析）の具体例
• 3クラスタリング・回帰分析・決定木などの主な手法
• 4DWH・BIと組み合わせた活用シナリオ

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