データマイニング-概要

情報産業では膨大な量のデータが利用可能です。このデータは、有用な情報に変換されるまで役に立ちません。この膨大な量のデータを分析し、そこから有用な情報を抽出する必要があります。

実行する必要のあるプロセスは、情報の抽出だけではありません。データマイニングには、データクリーニング、データ統合、データ変換、データマイニング、パターン評価、データ表示などの他のプロセスも含まれます。これらのプロセスがすべて終了すると、不正検出、市場分析、生産管理、科学調査などの多くのアプリケーションでこの情報を使用できるようになります。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングは、膨大なデータセットから情報を抽出することとして定義されています。言い換えれば、データマイニングはデータから知識をマイニングする手順であると言えます。抽出された情報または知識は、次のアプリケーションのいずれかに使用できます-

市場分析
不正検出
顧客維持
生産管理
科学探査

データマイニングアプリケーション

データマイニングは、次の分野で非常に役立ちます-

市場分析と管理
企業分析とリスク管理
不正検出

これらとは別に、データマイニングは、生産管理、顧客維持、科学探査、スポーツ、占星術、インターネットWebサーフエイドの分野でも使用できます。

市場分析と管理

以下にリストされているのは、データマイニングが使用されるさまざまな市場分野です。

Customer Profiling −データマイニングは、どのような人々がどのような製品を購入するかを判断するのに役立ちます。
Identifying Customer Requirements−データマイニングは、さまざまな顧客に最適な製品を特定するのに役立ちます。予測を使用して、新しい顧客を引き付ける可能性のある要因を見つけます。
Cross Market Analysis −データマイニングは、製品販売間の関連付け/相関を実行します。
Target Marketing −データマイニングは、関心、消費習慣、収入などの同じ特性を共有するモデル顧客のクラスターを見つけるのに役立ちます。
Determining Customer purchasing pattern −データマイニングは、顧客の購入パターンを決定するのに役立ちます。
Providing Summary Information −データマイニングは、さまざまな多次元の要約レポートを提供します。

企業分析とリスク管理

データマイニングは、企業部門の次の分野で使用されます-

Finance Planning and Asset Evaluation −資産を評価するためのキャッシュフロー分析と予測、条件付請求分析が含まれます。
Resource Planning −リソースと支出を要約して比較する必要があります。
Competition −競合他社と市場の方向性を監視する必要があります。

不正検出

データマイニングは、クレジットカードサービスや電気通信の分野でも不正を検出するために使用されています。詐欺電話では、通話の宛先、通話時間、時間帯や週などを見つけるのに役立ちます。また、予想される基準から逸脱したパターンを分析します。