データマイニングとは膨大な量のデータの中から隠された有益な知識を発掘する作業である。ここで問題なのは、データの量が膨大であることと、知識が隠されている事である。知識が隠されている為に、何を調べて良いのかの指針が無く、全ての可能性について分析・探索しなくてはならないが、データの量が膨大である為に、全ての可能性について分析・探索する事は現実的ではない。その為、効率的にデータを分析・探索する道具が必要になる。データマイニングの手法は、この様な状況を踏まえ、様々な分野(統計、機械学習、エキスパートシステム、人工知能)で研究され、実用化されている。
Visual Mining Studioは一連のデータ分析・マイニング作業をビジュアル的に行う事をサポートし、データの前処理・加工から、データの分析・探索までの機能を提供し、プログラミングの専門知識がなくても、データ分析・マイニング作業を行う事を可能にする。
本資料では、データマイニングで行われる代表的な分析(分類分析、クラスタ分析、アソシエーション分析、多変量解析)について、Visual Mining Studioで提供している手法とその使用方法を紹介する。