データの活用のやり方を理解するのは？

データマイニングとは、
顧客1人ひとりの深い理解に基づく

長期的かつ良好な関係を形成する手法や戦略
をサポートするテクノロジーです。

より具体的には、企業が収集する
大量のデータを分析します。

強力なパターンやルールを発見し、
マーケティング活動を支援する
統計的手法やツールの集合体です。

データマイニングといえば、
おむつとビールが併売されていたという

ルールが発見できると
いうような話が出てきます。

データマイニングでは、
なぜおむつとビールが一緒に買われたか

については言及しなくてもよいという立場
を取ることもあります。

顧客の理解に基づく戦略であれば
結果を出すための原因を追求すべきだと思います。

データマイニングの中でもマーケティング分野
とりわけ購買行動に関しての説明を
メインとしたいと思います。

様々な切り口でデータマイニングの分類
整理、体系化をします。

データマイニングデータマイニングは
広大な鉱山から金脈を見つけるというイメージです。

実際のデータには、何とも不可思議な使えない
データが混じっていたり、

本当に食べられる実がなっている
樹なのかもよく分からない
データがたくさんあります。

例えば電話番号が全角表記や半角が混じっていたり
ハイフォンがあるなしなど、入力フォームのルールが

なかったりするとバラバラに入力されデータがすぐには
使用できません。

まずは、草原を掃除するように
データを整理することから始める必要があります。

草原の掃除にはかなりの時間がかかるように
データの洗い替えは重要です。

実際に果実を収穫できるまでに、
全体の80％の時間を費やしてしまうことも多いです。

データマイニングと統計解析の違いを
比較することがありますので少し解説を致します。

データマイニングは知識発見です。
統計解析は仮説検証であると言われます。

はたして本当にそうなのでしょうか。

統計解析が扱うデータ量は比較的少なく、
データマイニングのほうが多いです。

また、データマイニングには
知識発見の要素もありますが、

データを入れれば何らかの
知識が自動的に発見できるものはありません。

データマイニングには2種類あり
知識発見だけではなく、統計解析と同じように、
仮説検証もあるのです。

仮説検証（目的志向）的データマイニング
知識発見（探索）的データマイニング

仮説検証（目的志向）的データマイニングは、
目的変数があり、購買量や顧客の反応を予測したりします。

顧客を分類したりするものです。