データマイニング
大規模データから規則性を探し出す手法。もとは統計学者が軽蔑を込めて使った言葉である。
この言葉が生まれたのは1990年頃のデータベース分野だ。統計学者の間では以前から「データ浚渫(data dredging)」という表現があり、何かしら有意に見えるものが見つかるまで探し続ける行為を指していた。データが十分に大きければ、そんなものはいずれ必ず見つかる。分野側は方法論で応えた。KDDプロセスと、のちの CRISP-DM(1999年)である。後者は作業をビジネス理解から展開までの段階に分け、時間の大半がデータのクレンジングに費やされることを教えてくれる。
古典的な手法は、相関ルール(Apriori、1994年。「おむつとビール」の逸話で有名だが、裏付けはない)、分類、クラスタリング、異常検知などである。2012年以降、この呼び名はデータサイエンスや機械学習に取って代わられたが、道具立てはほぼ同じで、汎化しないパターンを拾ってしまうという根本的な失敗の型も変わらない。