パターン発見

パターン発見とは、データマイニングの手法の一つであり、膨大なデータセットの中から未知の規則性や傾向、関係性を見つけ出すプロセスのことです。単なるデータの集計や抽出とは異なり、人間が直感的に気づけないような隠れた法則性を統計学や機械学習を用いて自動的に導き出します。

仕組みとしては、アソシエーション分析などが代表的です。例えば「おむつを買う人はビールも一緒に買う」といった購買データの相関関係を見つけることで、商品の陳列やキャンペーンの戦略に活かします。また、異常検知やセグメンテーションなどにも活用され、ビジネス上の意思決定をデータに基づいたものに変える強力なツールです。

試験では、データマイニングの技術の一つとして位置づけられます。どのようなデータを入力し、どのようなパターンを見つけ、それをどのようにビジネスに活かすかという一連の流れが問われます。また、機械学習の教師なし学習に近い側面があり、データの中に何が潜んでいるかを探索的に見つける活動であることもポイントです。