近年、データマイニングという言葉を耳にする場面が増えています。データマイニングによって得た情報をもとにサービスを改善したら顧客満足度が上がった、データマイニングの手法を活用して膨大なデータから必要な情報だけを抽出できたなど有益な技術だと感じるけれど、データマイニングの詳細がわからないと思う方も少なくないでしょう。そこで、この記事ではデータマイニングとは何か、手法や活用事例にも触れながらわかりやすくご紹介します。
データマイニングとは何か？どのような技術？
データマイニングとは、データを分析して有益な情報を見つけることを意味します。データの収集から始め、加工して分析し、法則や相関関係などをマイニング（発掘）する技術です。
データマイニングの分析手法を説明する前に、まずはデータの価値が高まる過程を示した有名なモデルをみていきましょう。
・DIKWモデル（ピラミッド）
- データ（Data）：分析に利用するデータ
- 情報（Information）：データを整理した状態
- 知識（Knowledge）：情報を分析した状態
- 知恵（Wisdom）：知識をもとに意思決定する状態
データは、この①から④の課程を通して価値が高まると言われています。
つまり、データマイニングとは有益な情報を見つけるためにデータを収集、加工、分析して④知恵（Wisdom）の状態にすることを指します。
データマイニングの分析手法は2つに大きく分けられます。
・仮説を立てる
仮説を立てた後に、統計学的手法で仮説を証明する
・仮説を立てない
機械にデータを学習させ、データの関連性を導き出す
データマイニングとAIの違いは何か？
データマイニングとはデータから有益な情報を見つけ出す手法を指し、AIは人間と同じような知能を追求する技術を意味します。一見、データマイニングとAIは関連がないように思えますが、AIはデータマイニングの仮説を立てない分析手法で活用されています。
・データマイニングの仮説を立てない分析方法
AIの機械学習を利用し、人間では見つけられないデータ同士の相関関係や有益な情報を手に入れる
データマイニングでできることは？
データマイニングでできることは？という質問をよく耳にしますので、ここではわかりやすく解説していきます。
データを予測できる
データマイニングでは仮説を立てて分析する手法があります。この時期にはこの商品が売れると感覚的に感じているケースをデータマイニングすると、何月ごろ、何時ごろ、どれだけの商品が売れるというように数値で予測できます。
・データをもとに先の未来を数値化して予測できる
異常値を検出できる
膨大なデータを収集、加工、分析するデータマイニングでは、従来のデータからは想像できない数値が表示された時に異常値として検出できます。そのため、機械の故障の予兆を知らせるなどの使い方もできます。
・従来のデータと比較して異常な値を検出できる
データを分類できる
データマイニングではデータを加工する過程がありますので、収集したデータを分類できます。データは分類することで扱いやすくなり、分析の精度が向上します。
・収集したデータを分類し、扱いやすいデータにする
データの関連性を見つけられる
データを分析するとデータの関連性を見つけられます。例えば、販売データと顧客データの関連性を解明すると、ある特定の商品を購入する客層や特定の価格帯の商品を買う率が高い顧客の属性などを発見できます。
・データの関連性を見つけてマーケティング戦略に利用する
テキストマイニングに活用できる
商品レビュー、SNSへの投稿、AIチャットボットとの対話データなどテキストデータから有益な情報を取り出すテキストマイニングにも活用されています。
・テキストデータを分析してキーワードやトレンドを見つける
データマイニングにはどんな知識が必要？
データマイニングには統計学や統計分析の知識、プログラミング知識、SQLの知識があると望ましいと言われています。データを分析する知識だけではなく、データマイニングに利用できるシステムの構築に対処できるプログラミング知識、データベースの操作に必要なSQLの知識があると有利です。
データマイニングの手法は何かある？
データマイニングの手法は複数ありますので、いくつかご紹介します。
機械学習と人工知能
人工知能の領域のひとつである機械学習とは、機械がデータを学習し、学習結果を法則化することです。機械学習で膨大なデータを分析すると、人間の力だけでは発見できないような関連性を見つけられるところが特徴です。
クラスタリング
クラスタリングとは機械学習のひとつであり、データを特定の法則でグループ分けする作業です。膨大なデータの中に隠れているパターンを見つけ出せるという特徴があります。
データプレパレーション
データプレパレーションとは、データを準備する段階のことです。あらゆる場所に保管しているデータをクレンジングして正確性を高め、分類や分析の精度を上げるために行われます。
ABC分析
過去のデータから売れている商品を分析し、どの商品を先に売るべきかを予測する手法をABC分析と言います。ABC分析では、売り上げが大きい商品から順番にABCと優先度をつけ、発注の順序を決定します。
予測分析
データマイニングや機械学習などを通して将来の状態を予測するために行う分析を予測分析と言います。収集したデータの量や正確性によって予測分析の精度は左右されます。
回帰分析
回帰分析とは結果と要因の数値の関係を調べ、結果と要因の関係性を見つける分析方法です。結果と要因の関係を回帰式で表すので、要因から結果を予測したり、求める結果から必要な要因を探したりできます。
パターン追跡
データのパターンや傾向を見つけることで、そのパターンをもとに予測する分析方法です。ある商品は夏に売り上げが増えるというパターンを発見し、同商品は次の夏も売れると予測できるので在庫を増やすなど対策できます。
視覚化
収集したデータを整理し、分析した結果をグラフなどにまとめて視覚化し、より扱いやすいデータにします。分析した結果を数値にするだけではなく、視覚化することで一目で情報を理解できます。
データマイニングに役立つツールはあるのか？
データマイニングはデータを収集して整理し、分析する必要があります。一見、難しいように思えますが適切なデータマイニングツールを使うとスムーズに実践できます。
Octoparseデータスクレイピングツール【おすすめ】
OctoparseデータスクレイピングツールはWeb上から必要なデータを収集して整理する機能を持ちます。例えば、Amazonで購入される製品のレビューを収集したい、Google Playのアプリデータをスクレイピングして分析したい時などはWebページから特定のデータを収集できるOctoparseを活用するとスムーズに必要なデータを取得してエクスポートできます。Octoparseではユーザー自身が詳細な設定を決めることなく利用できる、Amazon、Twitter、Google Mapsなど様々なプラットフォーム向けのタスクテンプレートが用意されているので、データマイニングにも簡単に活用できるツールです。
1、Octoparseを開き、データを収集したいURLを貼り付けて「スタート」をクリックします。
2、「ウェブページのデータを自動検出」をクリックするとデータの収集が始まります。
3、「ワークフローを生成」から必要なデータだけを抽出するように設定し、「実行」をクリックします。
データマイニングの活用事例
データマイニングは、私たちの身近なところもで活用されています。ここでは、データマイニングの事例をいくつかご紹介します。
小売業界
販売データ、顧客データ、天候やイベント情報など売り上げに関連する様々なデータを収集し、分析することで新商品の開発やマーケティング施策の策定に有益な情報を見つけられます。有名な事例として、おむつとビールを同時に購入する顧客が多いことを分析したエピソードがあります。
・顧客の好みに合わせたキャンペーンをDMで配信する
教育業界
生徒の成績を分析し、生徒一人一人の状況を把握することで、必要な教育はなにか、適切な指導法はどれかなど検討できます。また、過去の成績データを分析して効果的な指導法を見つけ出したり、生徒たちの将来の成績を予測したりすることも可能です。
・生徒の得意/不得意な科目を把握し、最適な指導をする
金融業界
金融業界では顧客に合わせた金融商品の提供やクレジットカードの不正利用の発見、勤務先の情報やキャッシング履歴のデータを分析して消費者ローンの与信審査をするなど幅広い業務でデータマイニングを活用しています。
・特定の商品の見込み客を探し、顧客に合わせた商品を提供する
医療業界
収集したデータを分析し、この病気を発症した患者は、ある検査でこのような数値が出た、ある薬を長く服用した患者は特定の病を発症しやすいなど、データマイニングは人間の力だけでは発見できないような関連性を見つけて医療に役立てるために利用されています。
・人間の力だけでは発見できないような病との関連性を見つける
製造業界
異常値を検出することも可能なデータマイニングは製造機器など設備を管理するために利用されます。機器の故障時だけではなく、通常とは違う数値を検出した時点で点検できるため、故障を未然に防ぐことにも繋がります。出荷後の製造機器のデータから得られた情報をもとに、新しい製造機器の開発も進められています。
・製造機器などの異常を検出するために利用される
保険業界
保険業界であれば、保険料算出や新商品の開発にデータマイニングを利用しています。例えば、地域ごとの自動車事故の発生件数、事故を経験した運転者の年齢、自動車の車種、走行距離などを収集して分析することで、最適な保険料や新しい商品の提供などに活かされています。
・保険料の算出や新商品の開発に活かされている
まとめ
データマイニングとはデータを収集して整理し、分析して企業に有益な情報を発掘することを意味します。データマイニングの手法や活用事例は豊富にありますので、手法や事例に触れることはデータマイニングの具体的な活用方法を見つけることに繋がります。人間の手だけでデータマイニングを行うことはほぼ困難ですので、データマイニングツールを活用するといいでしょう。OctoparseはWeb上のページから必要なデータだけを集めてエクスポートできる使いやすいデータスクレイピングツールです。
