データマイニング（DataMining）とは、大量のデータから有用な情報やパターンを抽出するための技術です。ビジネスや研究などの分野で、データに潜む有益な知見や傾向を発見することが可能になります。
データマイニングは、主に以下の手法を用いてデータを解析します
・探索的データ分析（Exploratory Data Analysis, EDA）
データの基本的な特性や相関関係を調査するための手法です。統計的な手法や視覚化ツールを使ってデータを探索し、データの傾向や異常値を可視化し分析します。
・パターン認識（Pattern Recognition）
データ内の特定のパターンや規則性を見つける手法です。機械学習や統計モデルを用いて、データセット内の特徴や分布を解析し、パターンを見つけ出します。
・予測モデリング（Predictive Modeling）
過去のデータから未来のイベントや結果を予測するための手法です。統計的なモデルや機械学習アルゴリズムを使用し、データの傾向や関係を学習し、将来の予測を行います。
・クラスタリング（Clustering）
類似した特徴を持つデータをグループ分けする手法です。データセット内のパターンや関連性を見つけ出し、類似性の高いデータをクラスタとしてまとめます。
データマイニングは、マーケティング分析、顧客セグメンテーション、不正検知、品質管理、医療診断など、さまざまな分野で活用されています。例えば、マーケティングにおいては、購買履歴や顧客の属性データを分析し、顧客の行動パターンや嗜好を理解し、個別にターゲティングしたマーケティング施策を展開することができます。
