データマート

データウェアハウスから特定の部門や目的に必要なデータを抽出・整理した小規模なデータベース。部門ごとの分析ニーズに特化しており、迅速なデータアクセスが可能。

データウェアハウスから特定の部門や目的に応じて必要なデータだけを抽出・集計した小規模なデータベース。部門ごとの分析や意思決定支援に特化しており、データウェアハウスより高速にアクセスできる。

データウェアハウスから特定の部門やテーマに必要なデータを抽出・集約した小規模なデータベース。特定の分析目的に最適化されており、データウェアハウスより迅速なクエリ応答が可能。

企業の意思決定支援のために、業務システムから収集した大量のデータを時系列で蓄積・統合した分析用データベース。データは「目的別」「統合された」「時系列の」「削除や変更をしない」の4つの特性を持つ。OLAPやデータマイニングの基盤となる。

データウェアハウス上のデータを多次元的に分析する技術。スライシング（特定次元の切り出し）、ダイシング（複数次元の切り出し）、ドリルダウン（詳細化）、ドリルアップ（集約化）などの操作でデータを様々な角度から分析する。

企業内の様々な業務システムから収集したデータを時系列で統合・蓄積し、意思決定支援のための分析に利用する大規模データベース。目的別に切り出したサブセットをデータマートと呼ぶ。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

業務システムから収集したデータを、分析・意思決定に適した形で蓄積・管理するデータベース。サブジェクト指向、統合、時系列、非更新の4特性を持つ。W.H.インモンが定義した概念。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。