解析手法.頻出パターン抽出.データ集合の中から,高頻度で発生する特徴的なパターンを見つける。クラス分類.クラス分類は与えられたデータに対応するカテゴリを予測する問題。回帰分析.与えられたデータに対応する実数値を予測する問題クラスタリング.データの集合をクラスタと呼ぶグループに分ける。クラスタとは、同じクラスタのデータならば互いに似ていて、違うクラスタならば似ていないようなデータの集まり。ゴリアテ()は、旧約聖書の「サムエル記」に登場するペリシテ人の巨人兵士。英語発音でゴライアス()とも呼ばれる。サウル王治下のイスラエル王国の兵士と対峙し彼らの神であるヤハウェを嘲ったが、羊飼いの少年であったダビデの、投石器から放った石を額に受けて昏倒し、自らの剣で首を刎ねられ絶命した。この故事にちなんで、立場的に弱小な者が強大な者を打ち負かす喩えとしてよく使われる。概要.データウェアハウスデータウェアハウスとは、企業内のシステムやアプリ、クラウドサービスなどから定期的にデータを時系列に蓄積していくシステムのこと。概要.定義.複数の基幹系システム(製造管理システム、販売管理システム、会計システムなど)から、マスタやトランザクション(取引)を抽出して、再構成・再蓄積したシステムを指すことが多い。データウェアハウスの成立と発展.特徴.これに対してデータウェアハウスの目的は過去のデータの蓄積と現在との比較であるため、データの削除や更新はされず、保持データ量は時間と比例して増大する。例えばある顧客が今までにどのような買い物をしたのか、さらに今後どの程度の購買が期待できるのか、といった判断のためにデータウェアハウスが使用される。関連するシステム.データウェアハウスでは、データを分析して意思決定に役立てるため、複数の基幹系システムからデータを収集し、蓄積する。意思決定にデータを活用するという観点から、データウェアハウスはBIの一つに位置付けられることがある。