データマイニングを徹底解説！仕組みや手法・活用のポイントは？

データマイニングという手法を聞いたことはあるでしょうか。

最近は、AIやビッグデータが目立ち、それと共に耳にする機会が多くなってきています。

しかし、実際にデータマイニングについてよくわからないという方もいると思います。

本記事は、データマイニングの仕組みや手法、種類や成功のための活用ポイントを説明していきます。

データマイニングとは？

まずは、データマイニングの概要を説明します。

データマイニングで得られるもの

データマイニングの活用により以下の4種類を得ることが可能です。

データ（Data）・・・整理されていない全ての素材

情報（Information）・・・集めたデータを整理して解析できる形にしたもの

知識（Knowledge）・・・情報を分析して得られた法則性やレギュレーション

知恵（Wisdom）・・・知識を活用して物事を判定するスキル

これら4種類をDIKWモデルと称し、得られるものは、このモデルを元に分類される仕組みとなっています。

例えば医療機関の場合、データマイニングの活用により患者のデータから、病気の原因や治療法を見つける事が可能です。

これによって、新たな治療法の開発や病気の早期発見などが可能になります。

データマイニングの仕組みによって得られた知識を活用することで、ビジネスの最適化や問題解決、新しいアイデアの発見など、様々なことが可能になります。

しかし、得られた知識の利用によってより良い結果を生み出すためには、人の判断力も必要になることを忘れてはいけません。

データマイニングの仕組み

ここでは、データマイニングの仕組みを解説します。

データマイニングとは、大量のデータセットから有用な情報やパターンを見つけ出す技術です。

機械学習、統計学、データベースシステムなどの手法を使用して、隠れた関係や知識を抽出する仕組みとなっています。

また、IT業界では「ビッグデータ」の普及率が上がってきています。

その為、ビッグデータを効率的に活用するための手法としてデータマイニングが用いられてます。

これは、ITビジネス分野だけでなく、医療、金融、マーケティング、教育など様々な分野で活用されています。

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データマイニングの種類

データマイニングの種類については下記の通りです。

• 知識発見
• 仮説検証

上記2種類がデータマイニングの種類となっています。

それぞれについて詳しくみていきましょう。

知識発見

データマイニングの種類の一つである知識発見は、大量のデータから意味のあるパターンやルールを見つけ出すことを目的としている手法です。

事前の仮説がなくとも、AIを使用してデータに含まれる特徴やパターンの発見が可能です。

知識発見は、「クラスタリング」や「アソシエーション分析」などが代表的な種類となっています。

例えば、オンラインショップで顧客の購買履歴から新しい商品を推薦するケースを考えます。

ここで知識発見により、どんな商品が一緒に購入される傾向があるかを把握することが可能です。

具体的には、アソシエーション分析を用いて、おしゃれな靴を購入する人は、一緒に靴下やシューキーパーを購入する傾向があることがわかったとします。

これを基に、オンラインショップでは、おしゃれな靴を購入した顧客に対して、靴下やシューキーパーをセット販売することで、売り上げを伸ばすことが可能です。

仮説検証

データマイニングの種類の一つ「仮説検証」を解説します。

仮説検証は、事前に立てた仮説をもとにデータを分析する手法であり、需要予測や顧客分類などに利用されます。

統計学の専門知識が必要ですが、データマイニングツールを用いることで補完することも可能です。

例えば、クリスマスシーズンにはチョコレートがよく売れるという仮説を立て、過去の売り上げデータを分析します。

その結果、クリスマスシーズンにチョコレートがよく売れていることが分かった場合、今後も同じ傾向が続く可能性が高くなります。

また、そのデータからチョコレートの売り上げに影響を与える要因を分析し、将来の売り上げを予測することも可能です。

このように仮説検証は、過去のデータから現在や将来の状況を分析することで、ビジネス上の問題解決に役立つデータマイニングの種類の一つです。

データマイニングの分析手法

ここまでデータマイニングの仕組みや種類について理解が深まってきたと思います。

では、データマイニングにはどのような分析手法があるのでしょうか。

次にデータマイニングの分析手法を解説します。

クラスタリング

クラスタリングは、未整理のデータを効果的に構造化し、マーケティング戦略の成功に繋げる強力な分析手法の一つです。

まず顧客データから似たような行動をしている人を集めてクラスター構造を推論します。

そして顧客セグメントを作成することで、効率的な宣伝や施策を打ち出すことが可能になります。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、顧客や市場動向などの様々な要因を考慮して、特定の目的事象の発生確率を予測する手法です。

特に、マーケティング施策に対する顧客の反応改善などに応用されることが多く、ビジネス分野で広く使われています。

例えば、ある企業が新しい商品を開発したとします。

その場合、どのような顧客がその商品を購入する可能性が高いのか、またどのようなマーケティング施策を行うことが最も効果的なのかを知りたいと思うでしょう。

そこでロジスティック回帰分析を用いることで、性別や年齢、趣味、収入などの顧客属性データから、商品購入の可能性が高い顧客層の抽出が可能です。

ABC分析

ABC分析は、今まで蓄積した情報をもとにどのような商品が売れやすいかを分析し、階級分けする手法です。

これにより、売り上げが大きい商品を優先的に扱い、適切な在庫管理が可能です。

例えば、あるスーパーマーケットでABC分析を行った場合を考えてみましょう。

Aグループには肉、魚、生鮮食品などの高価格商品が含まれる可能性が高く、Bグループには調味料、缶詰などの商品が、Cグループには日用品などの商品が含まれます。

そこでABC分析によって、売れ筋商品を優先的に在庫を置くことができ、機会損失を減らすことが可能です。

ABC分析は、適切な在庫管理に役立つ重要な手法であり、小売業において成功するための分析手法であると言えます。

マーケット･バスケット分析

マーケット・バスケット分析は、ある商品を購入する際に一緒に購入される商品を分析し、商品の関連性を見出すことで、商品の配置や販促戦略の改善につなげる手法です。

例えば、ある書店ではビジネス書とコーヒーが一緒に購入されている確率が高いことがマーケット・バスケット分析によってわかっているとします。

そこで書店では、ビジネス書コーナーにコーヒーの自動販売機を設置し、ビジネス書を読みながらコーヒーを飲むことができるスペースを設けるなどの施策を実施します。

これにより、売上の増加につなげることが可能です。

データマイニング活用の流れ

データマイニングはどのような手順で行われているか気になりますよね。

次にデータマイニング活用の流れを解説します。

データの収集

データマイニングを活用してマーケティングを成功させるためにはまず、ニーズに沿ったデータを集めることがポイントです。

そこで大量に集めたデータをデータウェアハウスと呼ばれる保管場所へと格納します。

データウェアハウスは、膨大な情報を管理するための倉庫のようなイメージです。

データの加工・分析

次にデータを加工・分析していきます。

集めた情報を加工・整理することを「データクレンジング」と言います。

集めたばかりの情報は、分析の邪魔となる他のデータと大きく異なる値やデータの中に存在する値が欠けている欠損値が含まれています。

これらを取り除くことで、数値の整合性をとり、解析を実施しやすくなります。

加工が上手くいけば、分析に入ります。

データマイニングを成功させるポイント

データマイニングの仕組みや流れが大体わかってきたところで、実際に活用する上ではどのようなポイントを押さえておくと良いのでしょうか。

次にデータマイニングを成功させるポイントを 紹介します。

データウェアハウスの整備

データマイニングを成功させるにはデータウェアハウスを整備しておく事がポイントの一つです。

データマイニングは、大量のデータを扱います。

そのため処理速度やデータの可視化、セキュリティなど様々な問題が発生します。

これらの問題解決のために、データウェアハウスの整備が必要です。

データウェアハウスは、大量のデータを集積し、分析の対象となるデータを効率的に管理できます。

また、多くのデータウェアハウスには、データの暗号化や第三者からの攻撃をガードする仕組みが搭載されています。

これにより、データマイニングによるデータに適した管理が可能です。

データクレンジングのための体制確保

データマイニングの成功には、データクレンジングの体制確保がポイントの一つです。

データがきれいに整形されていない場合、正確な結果が得られないことがあります。

例えば、データの欠損や外れ値があると、予期せぬ結果が出ることがあります。

そのため、正確な結果を得るためには、データクレンジングが必要です。

これにより、正確なデータをもとにデータマイニングの成功を実現できます。

適正なツールの導入

データマイニングを成功させるためのポイントの一つは、適切なツールの導入です。

データマイニングを実施するためのツールは、Visual Missing StudioやIBM SPSS Modeler rofessionalなど様々なものがリリースされています。

ツールを選ぶ際は、データマイニングを実施する理由は何か、実施により何を実現させたいのかを明らかにしましょう。

この目的を明らかにすることが成功の一番重要なポイントです。

また、目的に適したツールであっても担当者にとって扱いづらいものであれば、効率的な活用は困難です。

そのため、ツールの検討時には運営会社に頼んで無料期間でお試し利用してみるなど、ツールを現場に馴染ませるための準備も成功を実現するための一つのポイントです。

データマイニングの活用事例

データマイニングのポイントを紹介しましたが、実際にそれらを生かした活用事例についてみていきましょう。

金融業界

金融業界では、クレジットカードが不正利用されていないかどうかを確認するためにデータマイニングを使用しています。

クレジットカードは、現代において様々な人が利用しています。

そのため、日々莫大な履歴データが溜まっています。

その溜めたデータを分析し、過去の不正利用と似ているパターンを見つけ出すことにより、不正を早い段階で発見することが可能です。

例えば、普段は数百円程度しか利用していないユーザーを考えてみましょう。

そのユーザーがとある月だけ数千万円近く利用していた場合、悪意のある第三者に不正利用された可能性があるとみなせます。

しかし、ユーザーがたまたま高額なショッピングをした場合も考えられるため、毎月の利用金額だけで判定するのは困難でしょう。

そこで、AIを導入したデータマイニングの仕組みを用いた手法であれば、多数のデータを元に判断を行えます。

小売業

小売業界では、データマイニングを活用し、顧客データベースから有益な情報を収集します。

これによりキャンペーンの最適化や販売予測の精度向上、売上アップに繋がる施策を実践しています。

例えば、データマイニングにより、過去の売上データや顧客属性などをもとに、未来の販売量や需要を予測することが可能です。

これにより、在庫管理や商品展開の最適化が可能となり、無駄な在庫を抑えられます。

教育

教育業界では、データマイニングを活用して成績や学生属性などのデータ分析を行います。

これにより、個別の学生に応じた効果的な学習プログラムの提供や課題の完成度予測が可能となり、教育効果の向上が期待されています。

例えば、過去の課題データや学生の属性を分析し、将来の課題の完成度を予測することが可能です。

これにより、教員は課題の難易度や適切なサポートを提供することが可能となり、学生の学習効果が向上します。

医療

医療分野では、データマイニングを用いて膨大な症例データを分析し、得られた知見を患者と共有します。

これにより安全で効果的な治療方法を提供し、医療品質の向上を実現しています。

例えば、患者の症状や治療履歴をもとに、データマイニングを活用して個別化された治療プランを策定することが可能です。

これにより、患者に適した最適な治療方法が提供されることで、治療効果の向上が期待されます。

ビッグデータを上手に活用してデータマイニングを行おう

データマイニングは、莫大なデータを元に有効的な知識を見つけ出し、ビジネス戦略へと役立てる仕組みです。

ビッグデータを上手く活用することでデータマイニングにおけるデータの抽出を効果的に引き出せます。

過去のデータや法則性を溜めていき、適切にデータを加工・分析することにより様々な用途に対応することが可能です。

また、データハウスウェアを適度に整備したり、データクレンジングを適切に行いましょう。

これにより、データマイニングを用いて様々なビジネスの成功の実現に期待できます。

まとめ

今回の記事では、データマイニングについて詳しく解説をしてきましたが、BOXIL　SaaSでは掲載するだけで手間をかけずにオンライン上での有効リードを獲得することができます。

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