データマイニングとは、大量のデータから有用な情報を抽出するための手法で、統計学、機械学習、パターン認識などの技術を組み合わせて利用されます。
データマイニングには、データの前処理、パターン発見、知識の表現と利用の三つのプロセスがあります。データの前処理には、欠損値の処理や外れ値の取り扱い、正規化、データの集約などが含まれます。パターン発見には、クラスタリング、分類、回帰、関連ルール抽出などがあり、これらの手法を使ってデータから規則性や傾向を見つけ出すことができます。知識の表現と利用には、可視化やレポート作成、機械学習モデルの構築などが含まれます。
データマイニングの応用例は、市場調査や顧客分析、詐欺検知や犯罪予測、医療診断支援、画像・音声データの分類、自然言語処理など多岐に渡ります。たとえば、小売店舗が顧客の購買履歴を分析し、嗜好や需要予測を行うことで、商品の最適な在庫管理やターゲット広告の配信などが可能になります。また、医療分野では、遺伝子情報を用いたがんの診断支援や、病院の入院率や退院率などの予測が行われます。
ただし、データマイニングにはプライバシーや倫理的な問題もあります。たとえば、個人情報の不正使用や偏見の存在、モデルの透明性や解釈性の問題があります。そのため、データマイニングの実施には適切な倫理的枠組みやプライバシー保護の観点を考慮することが必要です。
