テキストマイニング

自然言語で書かれた文書データから有用な情報やパターンを抽出する技術。SNSの投稿分析、顧客の声の分析、論文の傾向把握などに活用される。

文章として蓄積された非構造化データを解析し、有用な傾向や関係を取り出す手法。形態素解析で語に分けたうえで出現頻度や共起関係を調べ、問合せ内容やアンケートの分析に用いる。

蓄積したデータを集計・可視化し、業務上の意思決定を支援するツール。専門家でなくてもダッシュボードやグラフを操作して分析できる点が特徴。

情報システム部門に依頼せず、業務部門の担当者が自らデータを取得して分析する形態。迅速な意思決定につながる一方、データの解釈違いを防ぐルールが必要になる。

分析に使える状態にするため、データを収集・クレンジング・変換・結合する準備作業。分析工程全体の中で大きな割合を占めるとされる。

異なるデータソースのデータを、分析ツール上で一時的に結合して扱う手法。データ基盤側を作り替えずに、目的に応じた分析を素早く試せる。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

文書、画像、音声、動画のように、あらかじめ定まった構造を持たないデータ。そのままでは集計できず、分析にはメタデータの付与や特徴抽出が必要になる。