データマイニングとは？基本と手法

第 4 次産業革命の基盤は、データとコネクティビティに大きく依存するでしょう。データマイニングソリューションを開発または作成できる分析サービスがこの点で重要な役割を果たします。潜在的な購入者をターゲットとする顧客の購買行動の結果を分析して予測するのに役立ちます。データは新しい天然資源となり、この分類されていないデータから関連情報を抽出するプロセスは非常に重要になります。そのため、用語であるデータマイニング、そのプロセス、およびアプリケーションを適切に理解することで、この流行語に対する全体的なアプローチを開発するのに役立ちます。

データマイニングの基本と手法

データマイニングは、データ内の知識の発見(KDD)としても知られており、単純な分析を超えたパターンや傾向を発見するために大量のデータを検索します。しかし、これは単一ステップのソリューションではなく、複数ステップのプロセスであり、さまざまな段階で完了します。これらには以下が含まれます。

1] データの収集と準備

データの収集とその適切な整理から始まります。これにより、データマイニングを通じて発見できる情報を確実に発見する可能性が大幅に向上します

2] モデルの構築と評価

データマイニングプロセスの 2 番目のステップは、さまざまなモデリング手法の適用です。これらは、パラメータを最適な値に較正するために使用されます。採用される手法は、組織のニーズの範囲に対処し、意思決定に到達するために必要な分析能力に大きく依存します。

したがって、簡単に言えば、データマイニングとは、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出することです。このプロセスには、ソフトウェアを使用してデータパターンを分析し、洞察を発見することが含まれます。科学や研究などの分野でさまざまな応用があります。

データマイニングの手法を簡単に見てみましょう。ほとんどの組織は、2 つ以上のデータマイニング手法を組み合わせて、ビジネス要件を満たす適切なプロセスを形成することがわかりました。

データマイニングの手法

1. アソシエーション – アソシエーションは、広く知られているデータマイニング手法の 1 つです。これに基づいて、同じトランザクション内のアイテム間の関係に基づいてパターンが解読されます。そのため、リレーションテクニックとも呼ばれます。大手ブランドの小売業者は、この手法を利用して顧客の購買習慣/嗜好を調査しています。たとえば、人々の購買習慣を追跡すると、小売業者は、顧客がチョコレートを買うときに常にクリームを買うことを特定し、次にチョコレートを買うときにクリームも買いたいと提案する可能性があります。
2. 分類– このデータマイニング手法は、機械学習に基づいており、線形計画法、決定木、ニューラルネットワークなどの数学的手法を使用するという点で上記のものとは異なります。分類では、企業はデータ項目をグループに分類する方法を学習できるソフトウェアを構築しようとします。たとえば、企業は「会社を辞任することを申し出た従業員のすべての記録を考慮して、今後会社を辞める可能性のある個人の数を予測する」という分類をアプリケーションで定義できます。そのようなシナリオでは、企業は従業員の記録を「退職」と「残留」という 2 つのグループに分類できます。次に、データマイニングソフトウェアを使用して、従業員を以前に作成した別々のグループに分類できます。
3. クラスタリング– 類似した特性を示すさまざまなオブジェクトが、自動化によって単一のクラスタにグループ化されます。このような多くのクラスタがクラスとして作成され、オブジェクト（類似した特性を持つ）がそれに応じて配置されます。これをよりよく理解するために、図書館での書籍管理の例を考えてみましょう。図書館では、膨大な蔵書が完全にカタログ化されています。同じタイプのアイテムが一緒にリストされています。これにより、関心のある本を簡単に見つけることができます。同様に、クラスタリング手法を使用することで、ある種の類似性を持つ本を 1 つのクラスタに保持し、適切な名前を割り当てることができます。そのため、読者が自分の興味に関連する本を手に入れたい場合は、図書館全体を検索するのではなく、その棚に行くだけで済みます。このように、クラスタリング手法はクラスを定義し、各クラスにオブジェクトを配置する一方、分類手法では、オブジェクトが事前に定義されたクラスに割り当てられます。
4. 予測– 予測は、他のデータマイニング手法と組み合わせてよく使用されるデータマイニング手法です。これには、トレンド、分類、パターンマッチング、関係の分析が含まれます。過去のイベントまたはインスタンスを適切な順序で分析することで、将来のイベントを安全に予測できます。たとえば、予測分析手法は、販売が独立変数として選択され、利益が販売に依存する変数である場合、販売が選択された場合の将来の利益を予測するために使用できます。次に、過去の販売と利益のデータに基づいて、利益予測に使用される適合回帰曲線を描くことができます。
5. 決定木– 決定木では、複数の答えを持つ単純な質問から始めます。各答えは、データを分類または識別して分類できるように、または各答えに基づいて予測できるようにするためのさらなる質問につながります。たとえば、クリケットの ODI をプレイするかどうかの決定には、次の決定木を使用します。データマイニング決定木: ルートノードから始めて、天気予報で雨が予想される場合は、その日の試合は避けるべきです。または、天気予報が晴れの場合は、試合を行う必要があります。

データマイニングは、通信、保険、教育、製造、銀行、小売などのさまざまな業界や分野における分析活動の中心にあります。したがって、さまざまな手法を適用する前に、それに関する正しい情報を得ることが不可欠です。