データマイニングについての概要
データマイニングは、大量のデータをふるいにかけて特定の目的に使用できそうな関連情報を探すプロセスです。データサイエンスとビジネスインテリジェンスの両方に不可欠なデータマイニングは、実質的にすべてがパターンに関連するといっても過言ではありません。
まず、データを収集して保存し、次のステップとしてデータを解析します。解析できないとそのデータは何の意味も持ちません。データの解析には、複雑な適応アルゴリズムでデータを人為的に分析する機械学習を含む、さまざま手法が用いられます。
通常のデータマイニング解析では、複雑な情報を解析する技術を身につけたデータサイエンティストが関わり、経営層が決定を下す判断材料となる報告書を作成します。
データマイニングの仕組み
データマイニングには、大量の情報を調査および分析して意味のあるパターンと傾向を探すプロセスが含まれます。このプロセスは、データを収集し、目標を定め、データマイニング技術を適用することで機能します。選択した戦術は目標によって異なる場合がありますが、データマイニングの経験的プロセスは同じです。通常のデータマイニングプロセスは以下のような運びになります。
目標を定義する：たとえば、顧客の行動について詳しく知りたいですか？コストを削減したり収益を上げたりしたいですか？詐欺を特定したいですか？データマイニングプロセスの開始時には明確な目標を定義することが重要です。
データを収集する：収集するデータは、目的によって異なります。組織は通常、データを複数のデータベースに保存します。これには、たとえば、顧客が取引を介して提出した情報からのデータなどがあります。
データをクレンジングする：データを選択したら、通常、クレンジング、再フォーマット、検証する必要があります。
データを調査する：この時点で、アナリストは、統計地域分析を実行し、視覚的なグラフとチャートを構築することで、データを詳しく理解できるようになります。この目的は、データマイニングの目標にとって重要な変数を特定し、モデルの構築につながる初期の仮説を立てることにあります。
モデルを構築する：データマイニングにはさまざまな技術があります（以下参照）。この段階での目標は、最も有用な結果を生み出すデータマイニングアプローチを探すことにあります。アナリストは、目標に応じて、次のセクションにまとめた1つ以上のアプローチを選択する場合があります。モデルの構築は反復プロセスであり、一部のモデルではデータを特定の方法でフォーマットする必要があるため、データのフォーマットを繰り返すことが必要になる場合があります。
結果を検証する：この段階では、アナリストは結果を調査して、成果が正確であるかどうか確認します。正確でない場合、モデルを再構築してやり直すことになります。
モデルを実装する：見つかった洞察を使用して、プロセスの開始時に定義した目標を達成できます。
データマイニングの種別
データマイニングには多種多様な技術があり、どれを使用するかは全体的な目的によって異なります。さまざまなデータモデルあり、これらの各モデルは異なるデータマイニング技術を使用しています。主なデータモデルは、記述的、予測的、処方的と呼ばれます。
記述的モデリング
これにより、履歴データ内の類似性またはグループを発見し、成功または失敗の背後にある理由を理解します。たとえば、顧客を製品の好みや感情別に分類します。技術のサンプルは以下のとおりです。
- 相関ルール：これは、マーケットバスケット分析とも呼ばれます。この種のデータマイニングでは、変数間の関係を探します。たとえば、相関ルールでは、会社の販売履歴をレビューして、どの製品が最も頻繁に一緒に購入されているかを調べます。企業は、この情報を使用して、計画、販売促進、予測を行うことができます。
- クラスタリング分析：クラスタリングでは、共通の特性を共有するデータポイントをサブセットに分離することで、データセット内の類似性を特定することを目標とします。クラスタリングは、データセット内の特性を定義する上で役に立ちます。これには、購入行動に基づく顧客の区分、ニーズの状態、ライフステージ、またはマーケティングコミュニケーションの選好などがあります。
- 外れ値分析：このモデルを使用して、異常（つまり、パターンにきちんと収まらないデータ）を特定します。外れ値分析は特に、詐欺検知、ネットワーク侵入検知、犯罪調査の役に立ちます。
予測的モデリング
このモデリングはさらに深く踏み込み、将来のイベントを分類したり、未知の結果を予測したりします。たとえば、信用度スコアを使用して個人がローンを返済する可能性を確認します。技術のサンプルは以下のとおりです。
- ディシジョンツリー：これを使用して、設定されている基準のリストに基づいて結果を分類または予測します。ディシジョンツリーを使用して、特定の対応に基づいてデータセットを並べ替えるための一連の連鎖質問に対する入力を求めます。場合によっては樹木状の外観を持つディシジョンツリーでは、データを深く掘り下げる際に特定の方向やユーザー入力が考慮されます。
- ニューラルネットワーク：ノードを使用してデータを処理します。これらのノードは、入力、重み付け、出力で構成されています。人間の脳の神経回路が相互接続されているのと同様、データは教師あり学習を介してマッピングされます。このモデルは、モデルの精度を決定するためのしきい値を算出するよう適合させることができます。
- 回帰分析：回帰分析は、データセット内の最も重要な要素はどれか、どの要素を無視できるか、これらの要素がどのように相互に作用するかを理解することを目標としています。
- 分類：これには、特定の質問または対処すべき課題に基づいてグループやクラスに割り当てられているデータポイントが含まれます。たとえば、小売店が特定の製品の割引戦略を最適化したい場合、販売データ、在庫レベル、クーポン使用率、消費者の行動データを調べて意思決定に活用できます。
処方的モデリング
インターネット、メール、コメントフィールド、書籍、PDF、その他のテキストソースからの構造化されていないデータの成長に伴い、データマイニングに関連する研究分野としてテキストマイニングを採用する機会も著しく増えています。データアナリストには、構造化されていないデータを解析、絞り込み、変換し、データを予測モデルに組み込んで予測の精度を上げる能力が必要です。
データマイニングのデータの種別
マイニングできるデータの種別には以下が含まれます。
- データベースまたはデータウェアハウスに保存されているデータ
- 取引データ – 航空券の予約、Webサイトのクリック、店舗での購入など
- エンジニアリング設計データ
- シーケンスデータ
- グラフデータ
- 空間データ
- マルチメディアデータ
データマイニングが重要な理由
大半の組織は、デジタル化を進めています。その結果、多くの企業は、適切に分析されれば主力の製品やサービスと同じような価値を持つ可能性を秘めた大量のデータを所有していることに気付いています。
データマイニングは、デジタル取引でのデータから洞察を得ることを支援することで企業に競争上の優位性を実現します。顧客の行動をより深く理解することで、企業は、新しい製品、サービス、マーケティング技術を生み出すことができます。データマイニングが企業にもたらす利点を以下に示します。
価格設定の最適化：
データマイニングを使用して需要、弾力性、流通とブランドの認知度などのさまざまな価格設定変数を分析することで、企業は、収益を最大限に高めることが可能なレベルで価格を設定できます。
マーケティングの最適化：
企業はデータマイニングを使用して、顧客を行動とニーズ別に区別できます。これにより、パフォーマンスがより高く、顧客により適した、パーソナライズされた広告を提供できるようになります。
生産性の向上：
従業員の行動パターンの分析結果を人事部門の戦略に組み込むことで、従業員の取り組みと生産性を高めることができます。
効率の向上：
顧客の購入パターンからサプライヤーの価格設定行動にいたるまで、企業は、データマイニングとデータ分析を使用して、効率を高め、コストを削減できます。
顧客定着率の向上：
データマイニングは、顧客をより深く理解する上で役に立つ洞察を引き出すことができます。これにより、顧客との交流が改善され、定着率が向上します。
製品とサービスの改善：
データマイニングを使用して品質が低下している分野を特定して修正することで、製品の返品を減らすことができます。
データマイニングの使用
データマイニングの目的は、組織とそのニーズによりさまざまです。考えられる用途を以下に示します。
販売
データマイニングは販売の促進の役に立ちます。たとえば、まちなかの店舗にあるPoSレジスターを考えてみます。このレジスターは、販売ごとに購入の時刻、一緒に販売された製品、最も人気のある製品を記録します。この小売店は、この情報を使用して製品の品揃えを最適化できます。
マーケティング
企業は、データマイニングを使用してマーケティングアクティビティを改善できます。たとえば、データマイニングから得られる洞察を使用して、見込み客がどこで広告を見ているか、どのような顧客層を対象とすべきか、デジタル広告をどこに配置すべきか、顧客に対して最も効果的なマーケティング戦略は何かを理解できます。
製造
独自の商品を製造する企業の場合、データマイニングを使用して、原材料のコストを分析できます。具体的には、材料が最も効率的に使用されているかどうか、製造プロセスに沿って費やされている時間がどのくらいか、どのような障壁がプロセスに影響を及ぼしているかについて分析できます。データマイニングを使用して、新しい補給品をいつ注文すべきか、または機器をいつ交換すべきかを予測することで、ジャストインタイムのフルフィルメントをサポートできます。
詐欺検知
データマイニングの目的は、データポイントをつなぎ合わせるパターン、傾向、相関関係を探すことです。組織は、データマイニングを使用して、存在すべきではない外れ値または相関関係を特定できます。たとえば、企業はキャッシュフローを分析し、不明な口座に対して繰り返されている支払いを見つけることができます。これが予期しない支払いである場合、企業は詐欺の可能性について調査できます。
人事
人事部門は多くの場合、処理が可能な幅広いデータを所有しています。これには、従業員の保持率、昇進、給与範囲、会社の福利厚生、福利厚生の活用方法、従業員の満足度のアンケートに関するデータが含まれます。データマイニングは、このデータを相互に関連付けて、従業員がなぜ退社するのか、新入社員がどのような動機で入社するのかをより詳しく理解できるようにします。
顧客サービス
顧客の満足度は、多種多様な要素によって形成されます。たとえば、商品を出荷する小売店について考えてみます。顧客は、配送時間、配送品質、または配送に関する希望の連絡に関して不満を持つ場合があります。また、顧客は、メールの返信の遅さや通話中の待ち時間の長さにイライラするかもしれません。データマイニングでは、顧客とのやり取りに関する業務情報を収集し、調査結果をまとめて、弱点とともに企業の業績が良い分野を突き止めます。
顧客定着率企業は、データマイニングを使用して、競合他社に移る顧客の特性を特定し、同じ特性を持つその他の顧客に特別なサービスを提供してこれらの顧客を定着させることができます。
セキュリティ
侵入検知技術では、データマイニングを使用して、ネットワークへの侵入の可能性がある異常を特定します。
エンターテイメント
ストリーミングサービスでは、データマイニングを実行し、どのようなユーザーが視聴しているかを分析し、その習慣に基づいてパーソナライズ化された推奨を行います。
医療
データマイニングは、医者が病状を診断し、患者を治療し、X線やその他の医療画像結果を分析する上で役に立ちます。また、医療の研究は、データマイニング、機械学習、その他の形式の分析に大きく依存しています。
データマイニングの未来
クラウドコンピューティング技術は、データマイニングの成長に大きな影響を及ぼしました。クラウドセキュリティの問題や課題にもかかわらず、クラウド技術は、多くの組織が現在収集している大量の高速の半構造化データや非構造化データに適しています。クラウドの弾力性の高いリソースは、これらのビッグデータの需要を満たす拡張性を備えています。したがって、クラウドにはより多くのデータをさまざまなフォーマットで格納できるため、データマイニングを使用してこのデータを洞察に変換するにはより多くのツールが必要になります。また、AIや機械学習のようなデータマイニングの高度な形式がクラウドでのサービスとして提供されています。
おそらく、クラウドコンピューティングにおける将来の開発により、さらに効率的なデータマイニングツールの必要性がより一層高まるでしょう。AIと機械学習が成長するのに伴い、データの量も増え続けています。クラウドを使用してビジネスの価値を生み出すためにデータを格納して処理する機会もますます増えます。データマイニングのアプローチがクラウドにさらに頼る可能性は高まると考えられます。
データマイニングに関するFAQ
データマイニング、データマイニングの仕組み、データマイニングの重要性に関してよく寄せられる質問には、以下が含まれます。
データマイニングが使用される場所
データマイニングは、大量のデータを調べて、特定の目的に使用できるパターンと洞察を探すために使用されます。これらの目的には、販売とマーケティングの改善、製造の最適化、詐欺の検知、セキュリティの向上などが含まれます。データマイニングは、銀行、保険、医療、小売り、ゲーム、顧客サービス、科学、エンジニアリング、その他多数の幅広い業界セクターで使用されています。
データマイニングの仕組み
データマイニングは通常、データマイニングプロセスの特定のタスクの流れに沿って行われます。通常のデータマイニングプロセスは、データ分析の目標を定義することから始まり、データがどこに保存されているか、どのように収集されるか、どのような分析が必要かを理解することに取り組みます。次のステップは、データの分析の準備、モデルの構築、モデルの調査結果の評価、変更の実装、結果の観察です。
データマイニングを使用する理由
データマイニングは、組織の課題と機会を特定するために使用されます。データマイニングは、製品価格設定の最適化、生産性の向上、効率の促進、顧客サービスと顧客定着率の改善、製品開発の支援などに使用することもできます。データマイニングは、デジタル取引でのデータから洞察を得ることを支援することで企業に競争上の優位性を実現します。
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