データマイニング

データマイニングとは、大量のデータを分析して、パターンやその他の情報を発見するプロセスです。通常は、データを構造化された形式で保存するデータベース上で行われます。大量のデータを「採掘」することで、隠れた情報を発見し、他の目的に利用できます。

データマイニングの例

クレジットカード会社は、データマイニングを使って会員の購入習慣について詳しく知ることができます。米国全土のカード所有者の購入情報を分析すると、年齢、人種、居住地など、さまざまな属性ごとの買い物の習慣を発見できる可能性があります。この情報は、個人に特定のキャンペーンを提供する際に役立ちます。同じデータから、国内の地域ごとに異なる買い物のパターンが明らかになることもあります。この情報は、特定の州で広告を出したり事業を始めたりしようとする企業にとって有益です。

GoogleやFacebookなどのオンラインサービスは、膨大な量のデータを分析して、ユーザーに合わせたコンテンツや広告を提供しています。たとえばGoogleは、検索クエリを分析して、特定の地域でよく検索される語句を見つけ、それらを自動入力リスト（入力中に表示される候補）の上位に移動することがあります。Facebookは、ユーザーの活動データを分析することで、さまざまな年齢層で人気のある話題を発見し、その情報に基づいて対象を絞った広告を表示できます。

データマイニングはマーケティング目的でよく使われますが、他にも多くの用途があります。たとえば、医療関連企業はデータマイニングを使って、特定の遺伝子と病気との関連性を発見することがあります。気象関連企業はデータを分析して、将来の気象現象の予測に役立つ可能性がある気象パターンを発見できます。交通管理機関は自動車のデータを分析して、将来の交通量を予測し、高速道路や道路に適した計画を立てることができます。