データマイニングとは？

【目次】

・そもそもデータマイニングとは？

・データマイニングの種類

・方法

・データマイニングでよく用いられるプログラミング言語

・データマイニングの各業界における活用事例

・最後に

・参考文献

【そもそもデータマイニングとは？】

 これから、データマイニングについて紹介していくにあたって、そもそも、データマイニングって何なんだ？という人が多いと思います。そこで、最初に簡潔に言っておきます。

 ズバリ、データマイニングとは、今まで利用されてなかった企業の持つデータの中から、統計学やAIを用いて、有用なパターンを見つけてサービスの向上を目指す手法です。

【データマイニングの種類】

 データマイニングには2つの種類があります。1つは、仮説検証的データマイニングと呼ばれるもので、事前の仮説をもとに需要や顧客の分類をするために使われます。これには人の手を借りなければならず、統計分析の知識も求められるというデメリットがあります。

 2つ目は探索的データマイニングです。これは、有用な法則性を解析して発見することを目的とします。これにはディープラーニングと呼ばれる、人には難しい計算ができたり、僅かな関連性を見つけられたりします。

【方法】

 次に、データマイニングの方法を紹介しようと思います。

①準備

初めに準備からです。データマイニングは膨大なデータの中から法則性を見つけるため、データ収集が必要不可欠となります。データ収集量が少ないと精度が悪くなってしまいます。

 ここで問題となるのは膨大なデータをどこから収集してくるか、ということです。大抵の場合は、データウェアハウス(DWH)と呼ばれるプラットフォームを使用するそうです。しかし、画像や音声データなどのときはデータレイクと呼ばれるプラットフォームを利用する時もあるそうです。

②データ加工(クレンジング)

 データマイニングを利用する時、データの中に極端な値が存在することで、分析が本来よりも精度が悪くなってしまったり、スムーズにいかなくなってしまったりします。そこで、予めそれらの値を除いておくことで先程挙げた点を解消することが出来ます。

③分析

 次に分析をしていくのですが、分析方法にも種類があって大きく3つに分けられます。

 1つにクラスタリングと呼ばれるものがあります。これは調査対象をグループ分けしてから分析する手法です。グループ分けすることによってそれぞれに対応した、より効果的な法則性を見つけやすくなります。

 2つ目に、ロジスティック回帰分析があります。これは、データを『はい』か『いいえ』で答えられる質問でデータを分類し、得られた結果をもとに予測する方法です。これは具体的に何を得られるかというと、商品を買ってくれる人のパーセンテージや、予想される1人あたりに買ってくれるカズを割り出せます。

3つ目にマーケット分析があります。これは関連性を見つける手法で、例を挙げると、何がどんなものと一緒に買われているか、などでマーケティングに役立ちます。

【データマイニングでよく用いられるプログラミング言語】

 データマイニングをするにあたって多くの場合、プログラミングの知識を必要とされます。そこで、よく用いられるプログラミング言語を紹介しようと思います。

①R言語

 これはオークランド大学のロバート・ジェントルマンとロス・イハカによって作られたプログラミング言語で、数々の企業で導入されています。具体的には日本の企業のDeNAが導入しています。R言語のメリットは、ベクトル処理やグラフ機能に加えて、他の統計アプリからデータを読み込める点にあります。その一方でデメリットはデータ分析以外にできることがないということです。

②Julia

 これは、マサチューセッツ工科大学教授で数学者のアラン・エデルマンらによって開発されたものです。アメリカの投資会社、ブラックロック社やニューヨーク連邦準備銀行などが導入しています。メリットは動作が他より圧倒的に速いということや、数値計算プログラムを容易に入力できる点にあります。しかし、導入してる企業がまだ少ないということがデメリットとなりそうです。

③OpenCV

 これはインテルが開発したものです。活用事例は、看板読み取りや、写真からの顔検出などで、画像認識を得意としています。

【データマイニングの各業界における活用事例】

ここで、各業界における活用事例を紹介します。

＜通信業界＞

 携帯電話会社は競争がはげしく、顧客のデータを利用し今後の傾向を予測することでサービス向上を図ります

＜保険業界＞

不正行為や他社の動向など、気をつけなければならない業界では問題点が複雑になりやすいため、データマイニングで対応を良くしようとします。

＜教育業界＞

 生徒の成績をもとにして授業内容を工夫したり、成長を予測したり、受験の戦略を考えたりします。

＜製造業界＞

 故障が起こりやすい条件を分析し、品質向上に努めたり、需要と供給の予測をし生産することができます。

＜金融業界＞

取り引き状況をデータマイニングを活用して不正行為のチェックができます。

＜小売業界＞

新しい販売の手法を考えたり、売り場の設計を考えたり、キャンペーンなどに役立たせられます。

【最後に】

このように、データマイニングとは、これからも確実に必要不可欠となってくるデータの活用法です。

【参考文献】

・データマイニングとは|データ分析基礎知識-株式会社ALBERT(7/24)

・データマイニングとは？基本から分析手法までを解説！|ITトレンド(7/24)

・データマイニングとは？活用事例とおすすめサービスを徹底解説！(7/29)

・データマイニングとは？できること、準備と手順、分析方法・活用事例など(7/29)

・R言語の特徴・できること・メリット、Pythonとの違いから年収、求人まで徹底解説(8/1)

・Juliaとは？プログラミング言語を初心者にもわかりやすく解説(8/1)

https://programming-world.net/language/julia/

・OpenCVとは？利用できる機能や活用事例について紹介(8/1)

OpenCVとは？利用できる機能や活用事例について紹介 ⋆ ONETECH Blogs