BI をデータ マイニングに接続する方法について少し混乱しています。BI は、データ マイニングのある種の顕現と呼ぶことができますか?
Microsoft Analysis Services のような BI ツールと Weka のようなデータ マイニング ツールの違いは何ですか?
BI には、データのレポートと分析がより多く含まれていると思います。データは何らかの集計を受け、キューブの形で表されますが、データ マイニングには、クラスタリングを実行するためのさまざまなアルゴリズムも含まれますね。
ポインタはありますか？
乾杯
BI small は、詳細レポート (今日の売上のリスト) を生成しています。行を数えたり、売上を合計したりするなど、数学はほとんど必要ありません。これは、「BI」と呼ばれるレポート ツールがある場所です。
BI メディアはメトリック (四半期の利益率) を生成しています。これは単純な代数ですが、大量のデータを頻繁に作成することは困難です。これはキューブとオラップの世界です。
BI ラージは数学的モデリングを行っています。これは、線形回帰から統計モデルまで、何でも構いません。ここで重要なのは、モデルが大量のデータを使用していることです。実際の統計学者は、「データ マイニング」という言葉を軽蔑的な意味で使用します。統計の使用について訓練を受けていない人は、誤った相関関係が見つかるまでデータをマイニングする可能性が高いためです。データ セットが大きいほど、実際にそのような関係が存在するのではなく、偶然による関係を見つける可能性が高くなります。
BI の顧客は、博士課程の大学院生ではなく基幹業務の管理者であるため、Microsoft などのベンダーです。ブラックボックスの「データマイニング」ツールを提供することで、その多くはSASなどで見られるものと同じです.
BI というフレーズのこれらすべてのアプリケーションを関連付けていると私が目にする唯一のことは、それらすべてが大量のデータを使用してビジネス上の意思決定を行っているということです。
「ビジネス インテリジェンスはデータ マイニングの現れなのか」という一般的な質問に答えると、実際にはその逆です。
BI とは、一般的な定義では、会社のデータを使用して市場の状況を理解し、意思決定を行うことです。したがって、MatthewMartin が言ったように、SSRS レポートのように単純なものから、リアルタイムの意思決定支援 / AI システムのように複雑なものまであります。
データ マイニングは、クラスタリング、ニューラル ネットワークなどのアルゴリズムを実装するツールを使用して、知識の発見と予測のために大量のデータに対してデータ マイニングを使用できるという点で、BI の 1 つの側面です。