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データマイニングは、パターンと知識を発見するために大量のデータを分析することです。 実際、データマイニングは、データ検出または知識発見とも呼ばれます。
データマイニングでは、統計、機械学習の原理（ML）、 人工知能 （AI）、膨大な量のデータ（データベースやデータセットなど）を使用して、可能な限り自動化された有用な方法でパターンを識別します。
データマイニングは何をしますか？
データマイニングには、主に2つの主な目的があります。記述と予測です。 まず、データマイニングは、データのパターンを分析して得た洞察と知識を記述します。 第2に、データマイニングは、認識されたデータパターンの記述を使用して将来のパターンを予測する。
たとえば、さまざまなタイプのプラントの識別方法に関する書籍をショッピングウェブサイトで閲覧するのに時間を費やしていた場合、そのWebサイトのバックグラウンドで作業するデータマイニングサービスは、プロファイルに関連する検索の説明を記録します。 2週間後に再度ログインすると、ウェブサイトのデータマイニングサービスは、以前の検索の説明を使用して現在の興味を予測し、植物の特定に関する書籍を含むパーソナライズされたショッピングの推奨を提供します。
データマイニングのしくみ
データマイニングは、アルゴリズムや、コンピュータや処理の方法を指示する一連の命令を使用して動作し、データ内のさまざまな種類のパターンを検出します。 データマイニングで使用されるさまざまなパターン認識手法には、クラスター分析、異常検出、関連学習、データ依存、決定木、回帰モデル、分類、異常値検出、ニューラルネットワークなどがあります。
データマイニングは、さまざまな種類のデータすべてのパターンを記述および予測するのに使用できますが、多くの人が頻繁に遭遇する使用は、購入意思決定のパターンを記述して将来の購入の可能性を予測することです決定。
例として、あなたはFacebookがいつもあなたがオンラインで見ていたことを知っているように思ったことがあり、訪問した他のサイトやウェブ検索に関連するあなたのニュースフィードにあなたの広告を表示していますか？ Facebookのデータマイニングでは、 ブラウザーに保存された情報を使用して、 クッキーなどのアクティビティを、以前のFacebookのサービスを利用したパターンに基づいたパターンとともに追跡し、興味のある製品やサービスを発見し予測します。
どのような種類のデータを採掘できますか？
サービスやストア（物理的な店舗でもデータマイニングを使用）によって、あなたとあなたのパターンに関する驚くほどのデータを採掘することができます。 あなたについて収集されたデータには、運転する車両のタイプ、住んでいる場所、旅行した場所、購読している雑誌や新聞、結婚しているかどうかなどが含まれます。 また、子供がいるかどうか、あなたの趣味、あなたが好きなバンド、政治的傾向、オンラインで購入したもの、物販店で購入したもの（多くの場合、顧客ロイヤルティ報酬カードを通じて）ソーシャルメディアのあなたの人生について
たとえば、ティーンエイジャーを対象とする小売業者やファッションベースの出版物は、 InstagramやFacebookなどのソーシャルメディアサービスのデータマイニング写真の洞察を利用して、10代の買い物客や読者に誘惑されるファッショントレンドを予測します。 データマイニングによって発見された洞察は非常に正確なものであり、購入選択の非常に特殊な変化に基づいて、女性が妊娠しているかどうかを予測できる小売業者もあります。 小売業者のターゲットは、購入履歴のパターンに基づいて妊娠を予測して正確であると報告されており、赤ちゃん用のクーポンを若い女性に郵送し、家族に伝える前に妊娠したことを知らせている。
データマイニングはどこにでもありますが、購買習慣、個人的な好み、選択肢、財務、オンライン活動について発見され分析された情報の多くは、店舗やサービスによって顧客体験を向上させるために使用されます。