目次

ここでは、データマイニングに関する5つのポイントをご紹介します。

  • 優れたデータマイニングのプロセスには、「目標の理解」「データソースの理解」「データの準備」「データ分析の実施」「結果の確認」という5つの段階があります。
  • どの手法が適しているかは、BI（Business Intelligence）の具体的な目標によって変わってきます。
  • 効果的なデータマイニングを行うには、強力なデータ統合プラットフォームが欠かせません。
  • データマイニングには、分類分析、クラスタリング、ニューラルネットワーク、回帰分析などの技術が必要不可欠です
  • データマイニングの使用例としては、顧客満足度の把握、信用リスク評価、医療診断と患者のリスク評価などがあります。

データマイニングの技術は、データベース管理から機械学習、その間にあるもの全てまで、幅広い分野から学ぶことができます。2022年に向けて更新されたこの記事では、最も重要なデータマイニング技術と、データ投資を最大化するための採用方法について説明します。

実行中でのデータマイニング技術

2022年、企業はかつてないほど多くの生データにアクセスできるようになります。（専門家の予測によると、今年だけで94ゼタバイトのデータが生成され、消費されるそうです）。このようなデータはすべて、ビジネスインテリジェンスに役立つパターンを発掘することができ、データのパターンを発見するプロセスをデータマイニングといいます。データマイニングの技術は、正しく適用されれば、ビジネスを成功に導くことができます。でもその技術の前に、まずはデータマイニングのプロセスについて理解していきましょう。

優れたデータマイニングのプロセスには、5つの段階があります。

1. データマイニングプロジェクトの目標を理解する 

データマイニングの第一段階では、そのプロセスがどのようにビジネス目標をサポートするかを定めます。例えば、データマイニングによってどのような事を改善したいのか？Netflixのようにコンテンツのレコメンド機能をより良いものにしたいのか？ペルソナやセグメンテーションを通じて、顧客をより深く理解したいのか？などです。

データマイニングの目標を明確にした後、プロジェクトのタイムライン、主要なアクション、プロジェクト完了に向けての役割分担を作成します。

2.データの出どころを知る

次に、データソースの評価が要ります。Google Data StudioやChartioなどのデータ可視化ツールでデータの特性を調べ、目標達成に役立つ情報の判断ができます。データを理解することで、どのデータマイニング戦略で必要な見解を得られるかが判断できます。また、データの品質やデータマイニング、さまざまな種類のデータの改善もできます。

3. データの準備データを分析する前に、データは1つのシステムに統合

データの準備は、以下のような複数のプロセスを通じて行われます：

  • ETL（抽出、変換、格納）で、データをソースから抽出し、データ分析に適した形式に変換して、データウェアハウスやレイクに格納します。ここから、データ分析が可能になります。
  • ELT (抽出、格納、転換) で、データを抽出し、データウェアハウスまたはレイクに格納し、分析に適した形式に変換します。
  • リバースETLは、データウェアハウスを到達地ではなくデータソースとして使用します。データウェアハウスからデータを抽出し、変換して、SaaSツールなどの運用システムに格納します。
  • チェンジ・データ・キャプチャー（CDC）は、データベース内のデータに加えられた変更を特定・追跡し、複数のシステムのデータを常に同期させることができます。

上記の技術は全て、データ統合がGDPR、CCPA、HIPAAなどのデータガバナンスとデータ収集のフレームワークに準拠していることを確認することもできます。これらのフレームワークに準拠していない場合、高額な罰金を科される可能性があります。

Integrate.ioのような自動ソリューションを使用すると、ETLやELT、または CDCを介して、異なるビジネスアプリケーション、リレーショナルデータベース、SaaSプラットフォーム、および外部ソースからeコマースデータやその他の情報を集めることができます。その後、情報を変換し、高速分析用に最適化することができます。最終的には、Integrate.ioがデータをきれいにし、不足している情報に対処し、データマイニングアプリケーションが確実に情報を分析できるようにします。

4. データの分析、マイニング、モデリング

準備されたデータは、Tableau Server、Looker、InsightSquared、Amazon QuickSight、Microsoft Power BIなどのビジネスインテリジェンス（BI）ツールに供給されます。これらのツールは、データマイニングのためにさまざまな機械学習アルゴリズムを使用して、パターンを解明し、今後の傾向を予測します。例えば、eコマースのデータから傾向を特定し、最も人気のある製品や高価値の顧客について詳しく知ることができます。

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5. 組織全体における調査結果の確認と共有

データマイニングの最終段階では、結果を検証し、以下のような重要な質問に答えます：

  • 調査結果が正確かどうか
  • 目標をサポートしているかどうか
  • どのようなアクションをするか
  • どのように調査結果をチームで共有するか
  • 今後どのようにデータマネジメントを改善するか
  • 選択した方法が大量のデータをサポートしたか
  • 今後のデータ活用をどのように改善するか

ほとんどのエンタープライズレベルのBIプラットフォームでは、データマイニングで得られた重要な発見は、組織全体に効率よく伝わります。

データマイニングの必須技法

データマイニングの技術は、分類法から複雑な機械学習アルゴリズムまで、データサイエンスの全領域を網羅することができます。ここでは、ビジネスインテリジェンス向けの最も広く使用されているデータマイニングの技術をいくつか紹介します。

分類分析

データマイニングの最も基本的な手法の一つで、異なるカテゴリーにデータを分類します。分類分析の目的は、行動を予測したり、重要なビジネス上の疑問に答えたりできるようにすることです。例として、クレジットカード会社のケースを考えてみましょう。この会社は、データベース内のどのユーザーにクレジットカードの特典を付けるべきかを迷っているところです。ユーザーの購入履歴や年収などの情報を分析することで、ユーザーを「低リスク」「中リスク」「高リスク」に分類することができます。

アソシエーションルール学習

市場調査をする人達に人気のアルゴリズムです。アソシエーション学習は、膨大なデータの中から変数間の興味深い関係を探し出し、同時に起こる頻度の高い事象を明らかにします。
例えば、「30〜40代の女性は、特定の赤色を使った商品を好んで購入する」というような発見があるかもしれません。そうすると、デザイナーはその色を新商品に取り入れることができます。

回帰分析

回帰分析は、主に予測に使用されますが、データセット内の変数間の関係を特定するために使用されます。より具体的には、データセットに存在する他の変数に基づいて連続値を予測するために使用されます。例えば、需要、可用性やその他の要因に基づいて、製品の将来の価格を予測するために回帰分析を使用することができます。

回帰手法には様々な種類がありますが、最も一般的なのは線形回帰とロジスティック回帰の2つです。

線形回帰：他の変数を分析することにより、未知の変数の値を予測するアルゴリズムです。例えば、最近収益を上げたビジネスに関するデータ（ビジネスの種類、場所、サイズ、販売価格、販売日などを含むデータを使用）で線形回帰モデルを学習させることができます。この線形回帰モデルは、場所、地区、または将来の販売日に基づいて、別のビジネスの市場価値を予測することができます。この技術は、意思決定を改善し、ビジネス上の問題を解決することができます。

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ロジスティック回帰：このアルゴリズムは、ある変数が特定の結果をサポートするかしないかを予測するのに有効です。例えば、ロジスティック回帰は、次のような是非を問う質問に答えるために、データセットを分析することができます。

  • 1日に吸うタバコの本数は、肺がんになる確率に影響するか（はい、いいえ）？
  • 心臓発作のリスクは年齢とともに増加するか（はい、いいえ）？

ロジスティック回帰が機能するためには、変数が "二分法 "である必要があります。つまり、変数の存在または非存在が、「はい、いいえ」の答えにどのように影響するかを調べる必要があります。

クラスタリング

データマイニングの手法で、類似・非類似のものをまとめます。クラスタリングは、構造化されていないデータセットのオブジェクト間の関係を特定し、有意義で、検索可能で分析可能な構造を提供します。例えば、クラスタリングを使ってデータセット内の「類似」オーディエンスを特定すると、顧客の25%が45～50歳で女性、赤ワインが好きであることが分かるかもしれません。

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異常値検出

データの異常は、実用的なビジネスインテリジェンスを提供することができます。異常値とは、予想されるパターンから著しく逸脱した値または値の集合のことです。データマイニングの手法としての異常値検出は、不正行為の検出、侵入の監視、システムの性能監視などに特に有効です。

時系列予測

この機械学習モデルは、特定のアクションを起こす最適なタイミングを予測するのに使うものです。過去のデータを利用し、人工知能によって過去のデータのパターンを特定することによって行われます。例えば、自動車メーカーは過去のデータを時系列モデルで分析し、在庫の補充が必要なタイミングを予測します。同様に、小売業者は時間予測を使って新製品の発売を決めることができます。

意思決定ツリー

バイナリの一連のルールに基づいて結果を予測する予測モデリング技術です。ルールに従うことで、意思決定ツリーのアルゴリズムは、同じ入力で同じ結果を生み出します。意思決定ツリーは、分類モデルの構築や回帰分析に利用されます。意思決定ツリーアルゴリズムには様々なものがあり、以下は代表的なものです：

  • 分類と回帰の木
  • C4.5
  • 反復的二分法3 (ID3)

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ニューラルネットワーク

人間の脳をモデルにしたニューラルネットワークは、時間をかけて反復して学習します。ニューラルネットモデルは、例えば無人運転車技術のように、機械学習システムで高速かつ迅速な応答が求められる場合に有効です。

可視化

データマイニングの重要な要素である可視化は、データマイニングのインサイトを発掘するための強力なツールです。最近のデータ可視化ツールの多くは、ダッシュボードを使用して大規模なデータセットを迅速に整理します。一般的なデータ可視化手法には、ツリーマップ、チャート、ヒートマップ、ヒストグラムなどがあります。

連続パターンマイニング

時系列データマイニングと同様に、シーケンシャルパターンマイニングは、連続して起こる事象を識別する技術である。主にトランザクションデータセットに適用され、顧客の行動を理解するのに有効である。シーケンシャルパターンデータマイニングは、製品の推奨やアップセルの機会について情報を提供することができます。

データマイニングの活用事例

現代の組織は、以下のような分野でデータマイニングを利用して、ビジネスの意思決定を行っています。

顧客満足度や世論を理解する

企業は、ソーシャルメディアプラットフォームのデータを「テキストマイニング」によって分析し、世間が自社の製品や特典をどのように見ているかを明らかにします。テキストマイニングは、自然言語処理（NLP）と統計的パターン認識を使って、オンライン上の人々の発言から全体的な感情や心情を理解します。世論を理解すれば、マーケティングキャンペーン、PR、製品開発などの舵取りを行い、知識発見を向上させ、評価を上げることができます。

ターゲティング広告、マーケティング・レコメンデーションの改善

データマイニングで、広告主は似たような顧客を特定しやすくなり、その顧客に合った広告やプロモーションで正確にターゲットを絞れるようになります。AmazonやNetflixなどの企業は、これらの技術を利用して、顧客の閲覧、視聴、消費習慣に基づいた購入推奨を行っています。

医療診断と患者のリスクアセスメント

また、データマイニングは、医療機関や医学研究者が患者の診断や治療を改善するのにも役立っています。医療記録のデータマイニングによる統計モデルによって、医師はリスクファクターの警告やライフスタイルの推奨を作成し、より良い予防医療を行うことができるようになりました。

保険業界の最適化

データマイニングによる予測分析で、保険会社は顧客と事故、人身事故、病状、手術結果、物的損害に関連するリスクを理解できるようになります。顧客一人の保険金請求履歴を数千件と比較することで、機械学習により不正の可能性があるようなケースを発見することができます。

信用リスク評価

銀行は、顧客のクレジット履歴、クレジットスコア、属性情報などのデータをマイニングし、その情報に機械学習アルゴリズムを適用して、ローンの自動承認や拒否、より戦略的な金利の計算を行うようになっています。

金融詐欺とホワイトカラー犯罪の防止

金融機関は、データマイニングを利用して、不正の可能性がある取引を周りに知らせ、テキストや電子メールで顧客の確認を求めながら一時停止しています。これらの機械学習モデルは、顧客の消費習慣を監視し、標準から外れた取引を特定します。

Integrate.io でデータマイニングを促進する

データマイニングは非常に強力です。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、より良い製品を作るために、今や世界中のビジネスで不可欠な業務の一部となっています。しかし、データマイニングが威力を発揮するのは、その対象となる情報だけです。データマイニングツールには、分析に適したクリーンで整理されたデータが供給される必要があります。そこで、Integrate.ioの出番です。当社の新しい自動クラウドベースのデータ統合プラットフォームは、ETL、ELT、リバースETL、超高速CDCなどの技術によって、データ統合を容易にします。また、当社のプラットフォームは、奥深いeコマースの機能を備えています。デモを予約して、Integrate.ioがどのようにデータ統合のボトルネック解消に役立っているか、ご自身でお確かめください。