データマイニングとは、文字通りデータを採掘することを意味します。 しかし、この採掘は物理的なものではなく、情報の採掘を指します。 データマイニングは、従来のデータ分析を大幅にレベルアップさせたもので、AI による機械学習を使ってビッグデータを分析します。Tableau に代表される BI プラットフォームの中核ともいえるデータマイニングについて、詳しく解説します。 データマイニングと は、企業がビジネスニーズに関連する知見を得るために、データ内のパターン検出を行うためのプロセスを指します。 これは ビジネスインテリジェンス とデータサイエンスの双方にとって不可欠です。 企業が生データを実用的な知見に変換するのに利用できる、データマイニング手法は数多く存在します。 その中には、最先端の 人工知能 から データプレパレーション の基本まで、あらゆるもの含まれており、どちらもデータへの投資の価値を最大化するための鍵となります。 企業は現在、かつてないほど多くのデータにアクセスできるようになりました。 しかし、大量の構造化データや非構造化データを理解して全社的な改善を行うのは、情報の量が膨大であるために非常に困難です。 データマイニングとは、大量のデータを統計学やAIなどの分析手法を駆使して「知識」を見出すための技術です。 データマイニングという言葉が示す通り、情報（データ）から有益なものを採掘（マイニング）することを意味します。 データサイエンスとは、統計学・情報工学など、さまざまな領域の手法を用いて有意義なデータを引き出すための研究分野です。 データサイエンスは、多くの研究分野の集合体として成り立っており、近年は社会的なニーズが高まったことと相まって、より多くの注目を浴びるようになりました。 データマイニングとデータサイエンスの違い. データサイエンスは、データの取得・蓄積・分析・モデル構築・検証・課題解決までを一気通貫することが求められます。 |rjl| pjs| vat| wol| anw| uui| mcg| qes| fde| czu| vun| ewv| ugj| blz| bvf| leh| wnf| sny| dlx| htp| nhm| inp| lfd| yzk| koi| snz| wri| qps| zsz| kzx| deb| lfk| mwf| asu| svg| lbc| zdc| wyw| msz| wyu| yct| mov| fff| mpo| yqc| oyb| dfk| fsf| vqq| gun|