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【用語解説/意味/定義】データマイニング(テキストマイニング)

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データマイニングとは、大量のデータの中から有用な情報や知識を抽出する技術のことです。特に、テキストマイニングは、テキストデータからパターンやトレンドを見つけ出すことに特化したデータマイニングの一種です。テキストデータは構造化されていないことが多く、その処理には特別な技術が必要とされます。

データマイニングのプロセスには、データの前処理、パターンの抽出、評価、知識の提示などが含まれます。前処理では、データのクリーニングや変換が行われ、パターン抽出では、アルゴリズムを用いてデータから有意なパターンを探します。このプロセスは、多くの場合、機械学習技術に依存しています。

テキストマイニングでは、自然言語処理(NLP)技術が重要な役割を果たします。NLPを使うことで、テキストデータから情報を抽出し、そのデータを分析可能な形式に変換できます。例えば、文章からのキーワード抽出、感情分析、トピックモデリングなどがあります。

具体例として、感情分析では、顧客レビューなどのテキストデータを分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を識別します。これにより、企業は顧客の意見やニーズをより深く理解することができます。

データマイニングとテキストマイニングは、ビジネスインテリジェンス、市場調査、競合分析など、さまざまな分野で活用されています。これらの技術により、ビジネスの意思決定プロセスを効率化し、より精度の高い戦略を立てることが可能になります。

同義語
データマイニング, テキストマイニング
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