データマイニングとは、大量のデータから、意味のあるパターン、関係性、傾向などの有用な情報を抽出し、分析するプロセスを指します。データマイニングは、統計学、機械学習、人工知能、データベースシステムなどの分野の手法を組み合わせて行われます。
データマイニングの主な目的は以下の通りです：
1. 予測モデルの構築：過去のデータから、将来の結果を予測するモデルを作成します。例えば、顧客の購買履歴から、将来の購買行動を予測するモデルを構築できます。
2. パターンの発見：データ内の興味深い関係性やパターンを見つけ出します。例えば、スーパーマーケットの購買データから、一緒に購入されることの多い商品の組み合わせを発見できます。
3. データのグループ化：類似した特徴を持つデータを自動的にグループ化（クラスタリング）します。例えば、顧客データから、類似した嗜好や行動パターンを持つ顧客グループを見つけ出せます。
4. 異常の検出：通常とは異なるパターンやデータポイントを特定します。例えば、クレジットカードの不正利用を検出するために、通常とは異なる取引パターンを見つけ出せます。
データマイニングのプロセスは、通常以下のような手順で行われます：
1. ビジネス理解：データマイニングの目的を明確にし、ビジネス上の要求事項を理解します。
2. データ理解：分析対象のデータを収集し、その品質や特徴を理解します。
3. データ準備：分析に適した形式にデータを変換・統合し、ノイズや欠損値を処理します。
4. モデリング：データに適したデータマイニング手法（決定木、ニューラルネットワーク、クラスタリングなど）を選択し、モデルを構築します。
5. 評価：構築したモデルの性能を評価し、ビジネス目標に照らして有効性を確認します。
6. 展開：モデルを実運用環境に組み込み、実際のデータで利用します。
