データマイニングとは
データマイニングはコンピュータを使用する手法であり、大規模なデータセットを処理および調査するために分析で使用されます。データマイニングのためのツールや手法を使用することで、組織はデータ内の隠れたパターンや関係を発見できます。データマイニングは、raw データを実用的な知識に変換します。企業はこの知識を使用して、問題を解決し、ビジネス上の意思決定の将来の影響を分析し、利益率を高めます。
データマイニングという用語の意味
「データマイニング」は誤称です。データマイニングの目的は、データ自体を抽出またはマイニングすることではないからです。代わりに、大量のデータが既に存在し、データマイニングによって意味や貴重な知識がそこから抽出されます。データの収集、保存、分析、およびマイニングの一般的なプロセスを以下に概説します。
- データ収集では、顧客のフィードバック、支払い、注文書などのさまざまなソースからデータを収集します。
- データウェアハウジングは、そのデータを大規模なデータベースまたはデータウェアハウスに保存するプロセスです。
- データ分析とは、複雑なソフトウェアとアルゴリズムを使用してデータをさらに処理、保存、分析することです。
- データマイニングは、データ内の隠れたパターンや未知のパターンを見つけるために使用されるデータ分析または分析戦略の一分野です。
データマイニングが重要な理由
データマイニングは、分析イニシアチブが成功するための重要な部分です。企業は、知識発見プロセスを使用して、顧客の信頼を高め、新しい収益源を見つけ、顧客が引き続き戻ってくるようにすることができます。効果的なデータマイニングは、事業計画と運用管理のさまざまな側面に役立ちます。以下は、さまざまな業界でのデータマイニングの使用例です。
テレコム、メディア、テクノロジー業界
通信、メディア、テクノロジーなどの競争の激しい業界では、データマイニングを使用して顧客の行動パターンを見つけ、顧客サービスを改善しています。例えば、企業は帯域幅の使用パターンを分析し、カスタマイズされたサービスのアップグレードやレコメンデーションを示せます。
銀行業と保険業
金融サービスは、データマイニングアプリケーションを使用して、複雑な詐欺、コンプライアンス上の問題、リスク管理の問題、および顧客減少の問題を解決できます。例えば、保険会社は、過去の商品のパフォーマンスを競合他社の価格と比較することで、最適な商品の価格を見つけることができます。
教育
教育機関は、データマイニングアルゴリズムを使用して、生徒のテスト、授業のカスタマイズ、学習のゲーム化を行うことができます。学生の進捗状況をデータに基づいて統一的に表示することで、教員は生徒が何を必要としているのかを理解し、より適切にサポートできます。
製造業
製造業は、データマイニング技術を使用して、全体的な設備の有効性、サービスレベル、製品品質、およびサプライチェーンの効率性に関するリアルタイムの予測分析が行えます。例えば、メーカーは履歴データを使用して生産機械の摩耗を予測し、メンテナンスの予定を立てられます。その結果、生産スケジュールを最適化し、ダウンタイムを削減できます。
小売業
小売業の企業は、顧客の購入行動に関する未加工データを含む大規模な顧客データベースを持っています。データマイニングは、このデータを処理して、マーケティングキャンペーンや販売予測に関連するインサイトを導き出すことができます。より正確なデータモデルを通じて、小売業の企業は販売とロジスティクスを最適化し、顧客満足度を高めることができます。例えば、データマイニングは、事前に在庫を確保できる人気の季節商品を明らかにして、土壇場での欠品を避けることができます。
データマイニングの仕組み
Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) は、データマイニングプロセスを開始するための優れたガイドラインです。CRISP-DM は、業界、ツール、アプリケーションに依存しない方法論であり、プロセスモデルでもあります。
- 方法論として、データマイニングプロジェクトの典型的なフェーズを説明し、各段階に含まれるタスクの概要を示し、これらのタスク間の関係を説明します。
- プロセスモデルとして、CRISP-DM はデータマイニングのライフサイクルの概要を示します。
データマイニングプロセスの 6 つのフェーズ
柔軟な CRISP-DM フェーズを使用して、データチームは必要に応じてステージ間を行き来できます。また、ソフトウェアテクノロジーは、これらのタスクの一部を実行したり、サポートしたりできます。
1.ビジネスの理解
データサイエンティストまたはデータマイナーは、プロジェクトの目的と範囲を特定することから始めます。ビジネス関係者と協力して、特定の情報を識別します。
- 対処する必要がある問題
- プロジェクトの制約または制限
- 潜在的なソリューションのビジネスへの影響
次に、この情報を使用してデータマイニングの目標を定義し、知識の発見に必要なリソースを特定します。
2.データの理解
ビジネス上の問題を理解したら、データサイエンティストはデータの予備分析を開始します。さまざまなソースからデータセットを収集し、アクセス権を取得して、データ記述レポートを作成します。レポートには、データの種類、数量、およびデータ処理のためのハードウェアとソフトウェアの要件が含まれます。ビジネスから計画が承認されたら、データの調査と検証を開始します。基本的な統計手法を使用してデータを操作し、データの品質を評価して、次の段階への最終的なデータセットを選別します。
3.データの準備
データマイニングソフトウェアは高品質のデータを必要とするため、データマイナーはこのフェーズに最も多くの時間を費やします。ビジネスプロセスでは、マイニング以外の理由でデータを収集および保存します。データマイナーは、モデリングに使用する前にデータを改良する必要があります。データの準備には、次のプロセスが含まれます。
データのクリーンアップ
例えば、欠損データ、データエラー、デフォルト値、およびデータ修正を処理します。
データの統合
例えば、2 つの異なるデータセットを組み合わせて、最終的なターゲットデータセットを取得します。
データのフォーマット
例えば、データタイプを変換したり、使用している特定のマイニングテクノロジー用にデータを設定したりします。
4.データモデリング
データマイナーは、準備したデータをデータマイニングソフトウェアに入力し、結果を調査します。これを行うために、複数のデータマイニング手法とツールから選択できます。また、データマイニング結果の品質を評価するためのテストを作成する必要もあります。データをモデル化するために、データサイエンティストは次のことが行えます。
- 既知の結果を持つ小規模なデータセットで機械学習 (ML) モデルをトレーニングする
- モデルを使用して未知のデータセットをさらに分析する
- 満足のいく結果が得られるまで、データマイニングソフトウェアを調整および再設定する
5.評価
モデルを作成した後、データマイナーは、元のビジネス目標に対してモデルの測定を開始します。結果をビジネスアナリストと共有し、フィードバックを収集します。モデルは、元の質問に適切に答えたり、以前は知られていない新しいパターンを示したりする場合があります。データマイナーは、ビジネスフィードバックに応じて、モデルを変更したり、ビジネス目標を調整したり、データを再確認したりできます。継続的な評価、フィードバック、および修正は、知識発見プロセスの一部です。
6.デプロイ
デプロイ中、他の利害関係者は作業モデルを使用してビジネスインテリジェンスを生成します。データサイエンティストはデプロイプロセスを計画します。これには、モデルの機能について他者に教えること、データマイニングアプリケーションの継続的な監視と保守が含まれます。ビジネスアナリストはこのアプリケーションを使用して、管理用のレポートを作成し、結果を顧客と共有し、ビジネスプロセスを改善します。
データマイニングの技術
データマイニング技術は、統計分析、機械学習 (ML)、数学など、重複するさまざまな学習分野から引き出されます。以下にいくつかの例を示します。
アソシエーションルールマイニング
アソシエーションルールマイニングは、一見無関係に見える 2 つの異なるデータセット間の関係を見つけるプロセスです。If-then ステートメントは、2 つのデータポイント間の関係の確率を示します。データサイエンティストは、サポート基準と信頼基準を使用して結果の精度を測定します。サポート基準は関連する要素がデータセットに出現する頻度を測定し、信頼基準は if-then ステートメントが正確である回数を示します。
例えば、顧客がアイテムを購入すると、2 番目の関連アイテムも購入することがよくあります。小売業者は、過去の購入データに対してアソシエーションマイニングを使用して、新しい顧客の関心を特定できます。データマイニングの結果を使用して、オンラインストアの推奨セクションを設定します。
分類
分類は、ML アルゴリズムをトレーニングしてデータを個別のカテゴリに分類する複雑なデータマイニング手法です。決定木や最近傍法などの統計的手法を使用してカテゴリを識別します。これらすべての方法で、新しいデータ要素のタイプを推測するために、アルゴリズムは既知のデータ分類で事前にプログラムされています。
例えば、アナリストは、リンゴとマンゴーのラベル付き画像を使用して、データマイニングソフトウェアをトレーニングできます。ソフトウェアは、新しい画像がリンゴ、マンゴー、またはその他の果物であるかどうかをある程度正確に予測できます。
クラスター化
クラスター化とは、類似性に基づいて複数のデータポイントをグループ化することです。データを特定のカテゴリで区別することはできませんが、類似性にパターンを見つけることができるため、分類とは異なります。データマイニングの結果は一連のクラスターであり、各コレクションは他のグループとは異なりますが、各クラスター内のオブジェクトは何らかの点で類似しています。
例えば、調査からの多変量データを扱うと、クラスター分析は市場調査に役立ちます。市場調査員は、クラスター分析を使用して消費者を市場セグメントに分類し、異なるグループ間の関係をよりよく理解します。
配列と経路の分析
データマイニングソフトウェアは、特定の一連のイベントまたは値が後のイベントまたは値につながるパターンを探すこともできます。一定の間隔で発生するデータの変化、または時間の経過に伴うデータポイントの増減を認識することができます。
例えば、企業は経路分析を使用して、休暇の直前に特定の製品の売上高が急増していることを発見したり、温暖な気候によりさらに多くの人がそのウェブサイトに引き寄せられていることに気付いたりすることができるかもしれん。
データマイニングのタイプ
データとマイニングの目的に応じて、データマイニングにはさまざまな分岐や専門性があります。以下、それらのいくつかを見てみましょう。
プロセスマイニング
プロセスマイニングは、ビジネスプロセスの発見、監視、および改善を目的としたデータマイニングの一分野です。情報システムで利用できるイベントログから知識を抽出します。これは、組織がこれらのプロセスで日々何が起こっているかを見て理解するのに役立ちます。
例えば、e コマースビジネスには、調達、販売、支払い、回収、発送など、多くのプロセスがあります。調達データログをマイニングすることで、サプライヤーの配送の信頼性が 54% である、またはサプライヤーの 12% が一貫して早期に配送していることがわかります。この情報を使用して、サプライヤーとの関係を最適化できます。
テキストマイニング
テキストマイニングまたはテキストデータマイニングは、データマイニングソフトウェアを使用してテキストを読み、理解することです。データサイエンティストは、テキストマイニングを使用して、ウェブサイト、書籍、E メール、レビュー、記事などの文書リソースからの知識発見を自動化します。
例えば、デジタルメディア企業はテキストマイニングを使用して、オンラインビデオのコメントを自動的に読み取り、視聴者のレビューを肯定的または否定的に分類できます。
予測マイニング
予測データマイニングでは、ビジネスインテリジェンスを使用して傾向を予測します。ビジネスリーダーが自分の意思決定が会社の将来に与える影響を調査し、効果的な選択を行うのに役立ちます。
例えば、企業は過去の製品返品データを調べて、損失につながらない保証スキームを設計することもできます。予測マイニングを使用すると、来年の潜在的な返品数を予測し、製品価格を決定する際に損失を考慮した 1 年間の保証プランを作成できます。
AWS がデータマイニングをサポートする方法
Amazon SageMaker は、主要なデータマイニングソフトウェアプラットフォームです。データマイナーとデベロッパーが高品質の機械学習 (ML) モデルを準備、構築、トレーニング、デプロイするのを支援します。これには、データマイニングプロセス用のツールがいくつか含まれています。
- Amazon SageMaker Data Wrangler は、マイニング用のデータを集約して準備するのにかかる時間を数週間から数分に短縮します。
- Amazon SageMaker Studio は、データサイエンティストが機械学習開発ステップを実行できる単一のウェブベースのビジュアルインターフェイスを提供し、データサイエンスチームの生産性を向上させます。SageMaker Studio は、データサイエンティストがモデルを構築、トレーニング、デプロイする際の各ステップへの完全なアクセス、制御、インサイトをもたらします。
- 分散トレーニングライブラリは、パーティショニングアルゴリズムを使用して、モデル化のために大規模なモデルとトレーニングデータセットを自動的に分割します。
- Amazon SageMaker Debugger は、異常が検出されたときにアラートを送信するなど、リアルタイムのトレーニングメトリクスを取得することで機械学習モデルを最適化します。これは、不正確なモデル予測をすぐに修正するのに役立ちます。
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