データマイニングについて

１．データマイニングとは具体的にどういう物か

膨大なデータから有益な情報を発掘する技術の総称。

２．データマイニングによって出来ること

ソーシャルメディア等に投稿された動画や画像、テキストデータだけでなく数値データ（数学の公式など）や過去に起きた出来事などの蓄積されたデータを抽出することが出来る。

３．データマイニングの手順

おおまかな手順を説明すると、まずデータの分類を行う。次にデータの関連性を見つけ出す。最後に事象の発生確率を予測する。データの分類の手法としてクラスター分析と非クラスター分析の２種類に分けられる。階層クラスター分析は、最も似ている組み合わせから順にまとめていく方法だ。一番の長所は、近いものから順にまとめるため、クラスター数（データのグループの数）を事前に決めずに済むことだ。一方、非階層クラスター分析は階層構造を持たないため、沢山のデータがあっても分析が可能なことから、大きいデータの分析に適している。

４．データマイニングの具体的な活用事例

①小売業

顧客のデータベースをデータマイニングすることで、顧客満足度の向上、キャンペーンの最適化、そして販売予測の精度を高めるといった目標を達成する為に必要な情報を手に入れることができる。これによりターゲットをより絞り込んだキャンペーンを展開する、特定の顧客に対して訴求効果のある商品やサービスを紹介することが出来る。

②銀行

金融機関は膨大な顧客データを持っている。そして数10億件のトランザクション（取引）に関するデータも持っている。それらのデータをマイニングすることによって、市場リスクの的確な把握、不正検知の迅速化、融資先が債務不履行する確率の予測、ローンや投資信託など金融商品の購買パターンに基づく販売促進、既存顧客の解約などによる離反予測とその対策などが可能になる。

③製造業

製造業でもデータマイニングを活用することで、生産設備の老朽化や保守の時期を予測出来る。そうすることで稼働時間の最大化や効率化が可能になる。

④教育

生徒のデータマイニングを活用することで、教師や講師は生徒の成績を予測することが出来、学習内容を最適化し、その生徒が成績を伸ばせるような指導戦略を練ることに活用できる。

⑤医療

医療分野でもデータマイニングが活用されている。例としてゲノム解析により、これまでは１種類の白血病と考えられていたものが、治療可能なものと治療が治療が難しいものに分類出来るようになった。将来的にはこうしたゲノム解析データと日常の診療データをマッチングさせることが期待されている。

５. まとめ

データマイニングは確かな経営戦略を立てる為に役立つ情報源である。統計学等に関する専門知識がなくても、データマイニングツールを導入すれば、中小企業でもデータマイニングを活用することが出来る。

引用先：企業ログ　https://kigyolog.com/article.php?id=48