読み方: でーたまいにんぐ
1行定義
大量データから統計・機械学習を用いて人間が気づきにくいパターン・相関・法則を自動発見する分析技術
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試験対策では「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」を確認しておきます。
ITパスポートでの出題ポイント
- 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
- バスケット分析（アソシエーション分析）の具体例
- クラスタリング・回帰分析・決定木などの主な手法
- DWH・BIと組み合わせた活用シナリオ
関連用語
- データウェアハウス（Data Warehouse） データベース
- BI（Business Intelligence） データベース
- OLAP（Online Analytical Processing） データベース
- NoSQL データベース
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シラバス 6.5 準拠 / 最終更新: 2026-05-26