データマイニングとは何か？基礎知識やその仕組みを解説！

近年ではさまざまなデータを収集することができます。

例えば商品を売っている企業であれば、「どのような人が、どのような時に、どのような方法でどの商品を購入したか」など様々なデータが集まってきます。

今後はこれらのデータをどのように生かすのかがビジネスで成功していく上でのカギとなります。

そこで重要なのがデータを活かしていくためのデータマイングです。

データマイニングとは

データマイニングとは、取得したデータを使って統計学やAIなどさまざまな分析方法を使うことにより、

有益な知識を採掘（マイニング）していく方法を指します。

データマイニングの概念自体はそれほど新しいものではありません。

コンピュータを使ったデータ分析は1960年代に始まったと言われており、

「データマイニング」という言葉が使われるようになったのは1990年代のことです。

近年、データマイニングが再び注目されるようになった背景には、コンピュータの機能向上、

インターネットやクラウドサービスの発展、IoTの普及などにより、ビッグデータ、データサイエンティストなど、

多種多様なデータを取得・分析できるようになったことがあります。

データマイニングの仕組みとは

適切なデータソースを選択し、解決しようとしているビジネス上の問題に適したものだけを選択することが重要です。

一口にデータソースといっても、さまざまなものがあります。

例えば、ある企業の交通情報が必要だったり、ある都市の人口が必要だったり、ある国の人口が必要だったり、ある企業の生産性を測定する必要があったりします。

ビジネス上の問題を解決するのに最適なデータを選択し、データの保存と保護を確実に行う必要があります。

また、データソースを使用する際には、潜在的なリスクを認識しておく必要があります。

例えば、不正の可能性を考慮せずに非構造化データを使用したり、顧客や従業員からの評価が低い企業の商用データを使用したりすることがあるかもしれません。

データに誤りが見つかった場合、修正しなければビジネスにダメージを与える危険性があります。

適切な予防措置を取り、適切なガイドラインに従わなければ、データマイニングは危険なビジネス行為となります。

データマイニングをする流れとは

それではデータマイニングをするための流れをご紹介していきます。

多少の違いはあるかもしれないですが、基本的な流れは以下のようになります。

データを収集する

まずはデータマイングをするために必要なデータ収集をします。

多少、データの内容がばらばらであってもテータマイニングをすることは可能で

あらゆる規模を対象にして行うことも可能です。

データポイントの数、データ要素の数とサイズ、対象の複雑さに応じて、データマイニングは比較的少数のデータ要素でも多数のデータ要素でも実行できます。

しかし同時に、データ要素の大きさによって、データ分析の難易度も決まります。

この場合、データが複雑であればあるほど、処理にかかる時間が長くなり、分析にも時間がかかることになります。

データを加工する

データマイニングで収集したデータは、分析する前にまず前処理を行う必要があります。

データの前処理の手順は以下の通りです。

データマイニングを実施する

データを集めて加工が終了したら、データマイニングを進めていきます。

データマイニングする方法は以下に詳しく説明していきます。

データマイニングをする2つの方法

データマイニングには、事前に「仮説を準備する方法」と「準備しない方法」があります。

仮説を準備するのが「統計分析」

仮説を準備しないのがAIなどを使った「機械学習」

と呼ばれます。

ここではそれぞれの特徴をご紹介していきます。

予め仮説を準備する「統計分析」

統計分析は機械学習と違い、統計値という指標を使うのが特徴です。

統計値には平均値と標準偏差といったデータがあり、

これらを使って複雑なデータをわかりやすく表現して理解しやすくなります。

統計分析では多くの場合、事前に仮説をたて、必要なデータを集め、検証したい課題や事象に合わせて適切な分析手法を選定して分析します。

分析結果を読み解き、このサイクルを繰り返し実行します。

そのため統計学などの知識を有する「データサイエンティスト」が必要となりますが、

分析では、必要に応じてあらゆる手法を組合せて、

予測モデル構築や原因特定、最適化・最大化などのビジネスが必要とするアウトプットを分析結果として導きます。

予め仮説を用意しない「機械学習」

機械学習とは、テキスト、画像、音声、動画などの情報を分析する人工知能システムの一種です。

機械はデータを分析し、予測することで学習します。

機械学習アルゴリズムを使用すると、コンピューターは、その人が特定の製品をどのくらいの頻度で使用したか、その人が他の健康問題をどのくらいの頻度で起こしたかなどの過去のデータに基づいて、その人の行動を予測することができます。

これらの情報を分析することで、特定の状況下で製品がどれだけ効果を発揮するかを予測することができるのです。

コンピューターがデータを処理し、その情報を使って予測を行います。

健康関連のビジネスの場合、機械は様々なソースからのデータを分析し、

より良い製品や治療法につながる予測を行う役割を担います。

データマイニングの方法とは

データマイニングはデータを集め分析をしていくのですが、その分析方法にはいくつか方法があります。

クラスタリング

クラスタリングとは、似たような行動をしている人をグループ化して、

それぞれのグループの特徴にあわせて最適な施策を作っていくことをいいます。

「分類」と似た言葉ですが、クラスタリングは「事前に定義された属性においてグループ分けしている」のに対して、

分類は、事後に定義された内容によってグループ分けしている違いがあります。

決定木分析

行動計画を分野によってグループ分けしていたものを、さらに機械学習を使うことによって発展させる分析方法です。

例えばこれまでの商品のデータや売り上げ記録を使って、

これまでの購買をしてくれた顧客の特徴を分析しさらに今後の予測を立てる分析をすることができます。

このようにデータマイニングだけでなくAIの力を使っているのが決定木分析の特徴です。

ロジスティック回帰分析

もっともマーケティング分野にて使われている方法で、

特定の商品を購入する確率などを求めることにより売れ残りといった危機回避をする用途などに使われます。

気象観測データを分析し、災害対策をするのもロジスティック回帰分析です。

マーケットバスケット分析

同じタイミングで購入されているものになにか関連性はないか、データ同志の相関関係を分析していく方法です。

有名な例としてあげられるのが、紙おむつとビールが同時に購入されるケースが多いといったデータです。

母親が紙おむつを買っているときに、父親がビールを買っているというものです。

このように一見関係のないデータ同志の相関関係を分析していく方法がマーケットバスケット分析です。

データマイニングのメリットとは

データマイニングにはどのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは以下のような主なデータマイニングのメリットを説明していきます。

予測モデルができる

データマイニングをすることにより、

「自社の商品やサービスがどのように売れているのか」

「将来的にどれだけ売れるのか」

「今後はどのようなサービスに力を入れるべきなのか」

を把握することができます。

さらに、

「どのような顧客が購入してくれるのか」

「購入してくれる客と離れていく客はどのように違うのか」

などデータマイニングを使うことによって予測モデルを作ることができるのです。

ビジネスにおいてマイナスにならないように準備ができる

これまでのデータを集めて分析をすることで、ビジネスにおいてマイナスにならないように準備をすることができます。

例えば顧客が購入している理由を把握しておくと、顧客のニーズにあわせて商品を改良したり、サービスを変更することができます。

つまりデータを分析しながら、顧客のニーズにあわせてビジネスにおいてマイナスにならないような対応ができるのです。震災などによるデータの紛失などを予測して対応できるのもデータマイニングです。

新たなビジネスチャンスに繋がる

最近では、ビッグデータを集めて蓄積する事は比較的簡単です。

しかし、収集し蓄積まではしても、分析には手がかかるので疎かになりがちです。

そうすると、データも工数も無駄になってしまいます。

その様な事を防ぐためにデータマイニングでは、データの中から目には見えない法則は発掘する事が可能です。

データマイニングは、ゴールに対して最適な分析を行い、適切な運用が出来れば、

自社の課題を解決し、更なるビジネスチャンスを広げることに繋がります。

目的に合わせて適切な分析手法を選び、うまく活用できれば、自社が抱える課題を解決したり、ビジネスチャンスを広げたりすることができるでしょう。

データサイエンティストとは

データマイニングを扱う仕事がデータサイエンティストです。

データマイニングが重要視される今、データサイエンティストは企業の構築に不可欠な存在です。

データサイエンティストは、技術部門の最前線でデータを分析し、

ビジネスチームが情報に基づいた意思決定を行えるようなレポートを作成します。

データサイエンスはダイナミックな分野であり、成長を続けています。

これらの成長に伴い、新たなスキルと責任が生まれます。

課題に追いつくためには、この分野の最新技術に精通している必要があり、

常に進化し続けるチームで働くことを学ぶ必要があります。

まとめ

いかがでしたでしょうか、ここまでデータマイニングについて説明をしてきました。

データマイニングとは多くのデータから統計学や機械学習を使うことにより、有益な情報を探してくことをいいます。

もともとデータマイニングといった考え方はあったのですが、近年コンピューターやインターネット、クラウドサービスが発展したことにより多くのデータを分析できるようになったことから以前よりも重要度が増しているのです。

データマイニングは将来的にどのような商品が売れるか、どのような顧客にアプローチしたらいいのかなど予測を立てることで、売り上げを伸ばしたりリスクを回避する目的もあります。