データマイニングまたはデータマイニングは、大規模なデータセットを分類してパターンを識別し、データ分析を通じて問題を解決するための関係を確立するプロセスです。データマイニングツールを使用すると、企業は将来の傾向を予測できます。
データマイニングでは、関連ルールは、頻繁なパターンについてデータを分析し、サポートと信頼基準を使用してデータ内の最も重要な関係を見つけることによって作成されます。サポートはアイテムがデータベースに表示される頻度であり、信頼性はステートメントが正確である回数です。
その他のデータマイニングパラメータには、シーケンスまたはルート分析、分類、クラスタリング、および予測が含まれます。シーケンスまたはパス分析パラメーターは、あるイベントが別の後続のイベントにつながるパターンを探します。シーケンスはアイテムセットの順序付きリストであり、多くのデータベースに見られる一般的なタイプのデータ構造です。分類パラメータは新しいパターンを探し、データの編成方法を変更する可能性があります。分類アルゴリズムは、データベース内の他の要因に基づいて変数を予測します。
グループ化パラメータは、これまで知られていなかった事実のグループを視覚的に見つけて文書化します。グループ化は、オブジェクトのセットをグループ化し、それらが互いにどの程度類似しているかに基づいてそれらを集約します。
ユーザーがクラスターをデプロイする方法はいくつかあり、各クラスターモデルを区別します。データマイニング内のパラメータを奨励することで、データのパターンを明らかにすることができます。これは、予測分析とも呼ばれる、将来についての合理的な予測につながる可能性があります。
データマイニング技術は、数学、サイバネティクス、遺伝学、マーケティングなど、多くの研究分野で使用されています。データマイニング技術は効率を高め、顧客の行動を予測する手段ですが、正しく使用すれば、企業は予測分析を使用することで競合他社との差別化を図ることができます。
顧客関係管理で使用されるデータマイニングの一種であるWebマイニングは、従来のデータマイニングの方法と手法によって収集された情報をWeb上で統合します。Webマイニングは、顧客の行動を理解し、特定のWebサイトの有効性を評価することを目的としています。
