研究/データマイニング

出典: Fukudat

データマイニングとは，大量のデータから役に立つ知見をマイニング（mining -- 採掘，採鉱 = 発見) する方法を研究する学問である．

1994年にIBM Almaden Research CenterのRakesh Agrawalらがアソシエーション・ルール発見(association rule discovery)問題を提起したことにより，この研究分野が生まれた．ちょうどその頃，OLAP (on-line analytical processing) という概念がEdgar F. Coddにより提唱されたこともあり，それ以来データを分析的に処理する研究が盛んに行われている．

データマイニングの課題には，アソシエーション・ルール発見問題の他に，クラス分類(classification)問題，クラスタリング(clustering)問題，類似時系列(similar time series)発見問題，外れ値検出(outlier detection)問題などが挙げられる．

私は早稲田大学大学院理工学研究科でデータマイニングについて教えてる．その講義資料はここで公開している．

[編集]