データマイニング

大量のデータから統計的手法やAI技術を用いて、隠れたパターンや有用な知識を発見する技術。顧客の購買傾向の分析や不正検出などに活用される。

大量のデータから統計学やAI技術を用いて、隠れたパターン、相関関係、傾向などの有用な知見を発見する手法。テキストマイニング、アソシエーション分析、クラスタリングなどの手法がある。

大量のデータから統計的手法やAI技術を用いて、隠れたパターンや関係性を発見する分析手法。クラスター分析、決定木分析、ロジスティック回帰分析、アソシエーション分析などの手法があり、経営戦略の意思決定やマーケティングに活用される。

大量のデータから統計的手法や機械学習を用いて、有用なパターンや知識を発見する技術。相関ルール分析、クラスタ分析、決定木、回帰分析などの手法がある。データウェアハウスと組み合わせて活用される。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や因果関係の分析を行う統計手法。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。最小二乗法で回帰式を求め、売上予測や需要予測などに活用される。

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。

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。

企業に蓄積された大量のデータを収集・分析・可視化し、経営上の意思決定を支援する手法やツールの総称。データウェアハウスやOLAPなどの技術を活用して多角的なデータ分析を行う。

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から特定の部門や業務目的に合わせて必要なデータを抽出した小規模なデータベース。部門単位の分析に特化しており、データウェアハウスよりもアクセスが高速。営業部門向けや経理部門向けなど用途別に構築される。