企業は、日々の業務の中で、売上、顧客、生産、人員、マーケティング施策などの情報を収集しています。 そのため、企業はこの重要な企業資産の価値を高めるために、データマイニングの技術を利用することができるのです。
データマイニングの知識は、企業がマーケティングの強化、消費者動向の予測、詐欺の特定、電子メールのフィルタリング、リスク管理、売上向上、顧客関係の改善などに活用できる実用的な洞察情報に変換される可能性があります。
このブログでは、データマイニング技術とは何か、なぜデータマイニングが研究に不可欠なのか、についてご紹介します。
データマイニング技術の定義
組織は、データマイニングを使用して、業務上の必要性を洞察する可能性のあるデータのパターンを見つけます。 ビジネスインテリジェンスとデータサイエンスの両方に必要なものです。 組織は、非構造化データを利用可能な洞察に変換するために、様々なデータマイニング技術を利用することができます。
データの中に隠された、計画されていない、以前は特定されていなかったが正当な相関関係を見つけることが、データマイニングの主な目的である。 膨大な生データの中から貴重なデータを分離するための手法と説明されています。
これは、1つまたは複数のソフトウェアを使用して、重要なデータセットのデータパターンを分析することを意味します。 研究や科学は、データマイニングが利用できる多くの領域のほんの一例に過ぎません。
データは、様々なデータサイエンス用途のために、様々な技法を用いて採掘することができる。 データセットの異常値を見つけようとする異常検知やパターン認識は、様々な技術によって可能になる一般的なデータマイニングのユースケースです。
データマイニングの専門家は、膨大な量の情報を分析し、結論を導き出す方法についての知識を向上させることに力を注いできました。 データベース管理、統計学、機械学習の融合による手法と技術に依存しています。
研究におけるデータマイニング手法の重要性
企業のデータマイニングの目的に応じて、期待される結果に適したモデルを作成するために、さまざまな手法が用いられます。 モデルは、現在のデータを説明したり、将来の傾向を予測したり、データの異常を特定するのに役立てることができる。
ここでは、望ましい結果を推定するためのいくつかのデータマイニング技術について説明します。
分類
分類は最も複雑なデータマイニング技術の1つで、異なる属性を明確なカテゴリーに分類する必要があります。 この方法は、重要で有用なデータやメタデータに関する情報を取得し、データを他のグループに設定するのに役立ちます。 そして、それを使ってさらに結論を出したり、別のことをしたりすることができるのです。
例えば、お客様の財務や購買に関する情報を見てみましょう。 信用リスクが「低」、「中」、「高」に分類できるかもしれません。 そして、これらのカテゴリーを利用して、これらの顧客についてより深く知ることができます。
クラスター化
クラスタリングは、分類と似ていますが、データの塊をその類似性に基づいて結合するものです。 似たようなデータのグループを見つける方法です。 この作業によって、データの違いや同じものが見えてきます。
例えば、消費金額やお店での買い物頻度によって、オーディエンスをグループ分けすることが考えられます。
トラッキングパターン
パターンの追跡は、データをマイニングする最も基本的な方法の1つです。 それは、データのトレンドやパターンを見つけ、それを注視することで、ビジネスの成果に関するインテリジェントな結論を導き出すことを意味します。 企業が販売データに傾向を見出すと、その情報を生かすためのアクションを起こす理由が生まれます。
ある商品が、ある特定のグループの人たちに、他の人たちよりもよく売れるということがわかったとします。 その場合、組織はこの情報を使って類似の製品やサービスを作ったり、そのグループ向けのオリジナル製品をより多く確保したりすることができます。
協会
Associatingはトラッキングパターンと似ていますが、より具体的には互いに依存し合う変数になります。 このデータマイニング技術は、2つ以上の物事の関連性を見つけるのに役立ちます。 データセットの中に隠されていた方法を見つけることができる。
この場合、別の事象や属性と強く結びついている事象や特性を探すことになります。 例えば、消費者がある商品を購入すると、関連する2つ目の商品を購入することが多いことに気づくことができます。 これは、ほとんどのオンラインショップが「people also bought」セクションを埋めるために使用しているものです。
外部検出
多くの場合、全体像を見るだけでは、データセットの明確なイメージを得ることはできません。 また、データの異常値や異常値を発見することができれば、より効果的です。
例えば、購入者のほとんどが男性であるにもかかわらず、8月のある時期に女性の購入者が急増した場合、その原因を調べ、同じことを繰り返したり、購入者についてもっと詳しく知ることができます。
リグレッション
回帰は、ある変数が他の要因の存在下で確率を決定するために使用されます。 これは、変数の関係を特定し、分析するものです。 他の要因が存在する場合に、ある変数の確率を決定するものである。
例えば、需給や競合の状況によって価格を予測するのに使うことができます。 回帰は、データセットの2つ（またはそれ以上）の変数の間の関連を見つけるのに役立ちます。
予測
予測は、将来どのようなデータが見つかるかを推測することができるため、データマイニングの中でも最も強力な手法の1つです。 将来何が起こるかを知るためには、過去のパターンを見て理解する必要があることが多いのです。
例えば、その人のクレジットヒストリーや過去に買ったものを見て、長い目で見て信用リスクになるかどうかを把握することができるのです。
結論
これらのデータマイニング技術は、すべて様々なデータの角度を研究するために使用することができます。 このような知識があれば、データを事実に変えるための最適な手法を選択し、企業のさまざまな問題に対処して、利益を上げたり、顧客を満足させたり、コストを削減したりするために活用することができるだろう。
研究の目的やデータの種類によって、さまざまなデータマイニングアプローチが用いられます。 データマイニングの基礎や研究方法について勉強したことを活かして、データマイニングの理解を深めてみてはいかがでしょうか。
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