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。

大量のデータを統計や機械学習の手法で分析し、経験則では気づきにくい規則性や関連を見つけ出すこと。併売傾向の発見などに用いられる。

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。

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。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。