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出典: くみこみックス

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　データウェア・ハウス（大規模データベース）において基本となるデータ処理技術は，データ・マイニングと呼ばれている．データ・マイニングの考え方はもともと統計学に見られていたが，近年では人工知能（特に学習），クラスタリング，可視化，データベースなどの分野と関連して論じられている．もっと具体的にデータ・マイニングを考えると，データの有用な要約の発見法ということになるだろう．また，データベースにおけるデータ・マイニングに対応する技術は，特にデータベースにおける知識発見（KDD：Knowledge Discovery in Database）と呼ばれることもある．データ・マイニング・システムとデータベース・システムの本質的な違いは，前者ではデータベース中に隠れている知識を取り出し，加工して利用できることにある．よって，データ・マイニングにより発見された知識を基に意思決定などを行う．データ・マイニングはデータベースと密接に関連する．実際，データベースにおいて，SQLなどの問い合わせ言語を用いると，データベースについての問い合わせを行える．しかしSQLでは，当たり前の知識を取り出すことはできるが，データベースの中に隠れているさまざまな知識を取り出すことはできない．知識発見のためには，さまざまな分野の新しい技術が必要となる． <br> <br> 【出典】Interface編集部 編；組み込み技術用語集，Interface 2007年8月号 別冊付録，CQ出版社，2007年8月． <!-- 【著作権者】○○ ○○氏 --> <br> <br> [[Category:組み込み技術全般|テタマイニンク]] [[Category:ツール|テタマイニンク]]

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