データマイニング（datamining）
統計学などのデータ解析の技法を駆使して、大量のデータを網羅的に分析することにより、ビジネス上意味のある知見を発見する手法。
データマイニングの例としては、あるスーパーの購買履歴データを分析することで、週末に同じ人が紙おむつと缶ビールを同時に買う傾向があることが分かった、などが挙げられる。サンマと大根、パスタとミートソースのような、人間が容易に見当のつけられる関係ではなく、大量のデータをコンピュータで分析して初めて分かるような発見を得ることを特にデータマイニングと称することが多い。
データマイニングは、マーケティングの需要予測、販促、店頭マーチャンダイジングなどの分野において主に取り入れられてきたが、株価予測や人的資源管理等の分野にも活用が期待されている。
なお、データマイニングが主に定量データの山の中から意味ある知見を発見しようとするのに対し、定性データであるテキストデータの山から経営に役に立つ傾向や相関関係を読み取り、意思決定などに活かしていこうとするのがテキストマイニングである。テキストマイニングでは、分析手法もさることながら、テキストに意味のある情報を吐き出させる仕掛けがより重要となる。
次回は「顧客ニーズ」を取り上げます。
▼「MBA経営辞書」とは
グロービスの講師ならびにMBA卒業生など、幅広い分野から知を結集して執筆された、約700語の経営用語を擁する辞書サイト。意味の解説にとどまらず概念図や具体例も提示し、マーケティング、ファイナンスなどの分野別に索引できる。今後、検索機能ほかサイト機能の追加を行う一方、掲載用語を1000語程度まで拡充した上でサイト上でのご意見の収集ならびに監修の実施を通じた更なる精緻化を図り、グロービス編著のベストセラー書籍『MBAシリーズ』と併読いただける書籍として出版を予定している。
