データベースマイニングとは

データベースマイニングは、研究者がさまざまな情報からパターンを収集、収集、分析するために使用されます。 マーケティングや医学研究などの多くの企業は、特定のパターンを区別して、慣行をよりよく理解し、改善しようとします。 パターンが真実であることを確認し、すべての変数を考慮するには、適切な分析手法が必要です。

データベースマイニングプロセスで正確な結果が表示されるように、適切な種類のデータを収集する必要があります。 これは、結果を歪める可能性のある不必要または不完全な情報をすべて削除する必要があることを意味します。 データベースが大きいほど、検出されたパターンの信頼性が高まりますが、不正確なデータが含まれるリスクも大きくなります。 データマイニングで有用な結果が得られるように、回答する必要がある質問を正確に確立することが重要です。

分類とクラスタリングは、データベースマイニングにおける重要な手法です。 これらの方法は、多くの情報を分類する必要がある大規模なデータベースを扱うときによく使用されます。 これには、数値方程式と統計を含めることができます。 データは、研究者によって事前に定義されているさまざまなタイプのグループに分類するか、類似のアイテムのグループに自動的にクラスター化できます。

回帰は、データベースマイニングで人気のあるもう1つのツールです。 このプロセスは、分類されたデータセットに当てはまる式を生成するために、さまざまな変数をモデル化および分析します。 その機能は、新しいデータを迅速に処理およびソートできるように、エラーのない方程式を作成することです。 測定や速度などの定量データは、多くの場合、この方法で分析されます。

データベースマイニングに大きく依存している業界の1つはマーケティングです。 どの製品がどのタイプの人々と最も収益性が高いかを見つけることは、可能性のある利益を予測し、行動計画を立てることを望むマーケターにとって非常に重要です。 たとえば、ティーンエイジャーが他のソーダよりもあるタイプのソーダを大きなマージンで好むと判断された場合、マーケティング担当者はそれを考慮して製品をティーンの人口統計に宣伝します。 これは、製品に興味を持つ可能性が低い年齢層向けの広告にお金を無駄にしないことで、利益を増やし、リソースを節約します。

医学および科学の分野の研究者は、大量の情報からパターンを識別することもよくあります。 多くの病気は治癒し、実験データのパターンを分析して見つけることで治療法が開発されました。 同様に、データベースマイニングは、多くの場合、どの薬がさまざまな種類の病状に最もよく作用するかを判断し、どのタイプの人々が起こり得る副作用に最も影響を受けやすいかを知るために使用されます。