今さら聞けない？データマイニングってなんだ？
ビットコインの高騰・暴落が続いていますね。この仕組みを支えているのがデータマイニングです。
「データマイニング」は多くのデータから有益なものをマイニング（採掘する）と言う意味の言葉です。膨大なデータを分析して、有益に活用するためにデータ内のパターン検出を行うプロセスが「データマイニング」のツールを使うと簡単にできます。
今回は、この「データマイニング」の分析方法の概念図を図解します。データマイニングのメリットなどを参考にしてください。
目次
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導入 そもそもデータマイニングという考え方はなぜ生まれたのか？
データマイニング （Data mining）とは、多くのデータから有益なデータを掘り出すことを意味しています。
最近ではビッグデータを統計学や人工知能AIなどの分析方法を活用して、有益なデータのパターン検出をすることが行われています。
ビッグデータが注目されていることに関連して、それを分析して有効活用するためのデータマイニングの重要性も言われているものです。
ビッグデータを誰でも簡単に分析できるデータマイニングのツールに注目が集まっていると言えます。そして、データマイニングの分析の方法がこれまでの統計解析とどう違うのかについても知っておきませんか。
これまでの統計解析は、データ量が少なく、そのため仮説を立てながら行う「仮説検証」が行われてきました。それに対して、データマイニングは、多くの情報から得た正確な「知識」から「知識分析」ができるのが違いです。
課題 「仮説検証（目的志向）的」と「知識発見（探索）的」データマイニングとは？
データマイニングには、2つの方法があります。データ量が多い分析を「知識発見（検索）的データマイニング」で行うだけでなく、仮設を立てて検証をする「仮設検証（目的志向）的データマイニング」も行われます。
「仮説検証（目的志向）的データマイニング」では、目的変数があり、購買量や顧客の反応の仮説、予測を立てることを目的とし、そのために顧客分類をしていきます。目的を持って、予測・仮説を立て、将来の売上高や売れ筋商品などのモデルを予測分析していく方法となっています。
また、「知識発見（探索）的データマイニング」は、目的変数はなく、最初に仮説は立てずにデータからルール策定やパターン、類似性を見いだす方法です。
アソシエーション分析などが例としてあり、購入の際に同時に何が変われているのかを探ることができて役立つでしょう。
また、「クラスタリング」では、購買動向が似た者のグループ化を図ることで施策を打つ参考になります。「知的発見（検索）的データマイニング」も、様々な目的に役立ちます。
解決 データマイニングで得られる４つのメリット「データ」「情報」「知識」「知恵」とは？
データ分析では、データは整理されていない「データ（Data）」の状態から、整理し、カテゴライズした「情報（Information）」、情報から得た「知識（Knowledge）」、知識を利用して人が判断する「知恵（Wisdom）」と4つの段階を経て有用性、有益性が高まっていきます。
そして、有益性が高い情報「知識」を検出できるのがデータマイニングのメリットです。ビッグデータから傾向や相関関係などを分析し、信頼のおける「知識」にできるのがデータマイニングのメリットと言えます。
データマイニングツールとして、誰でもビッグデータから専門家レベルの分析が可能。ツールを使うことで、ビッグデータも分析でき、問題の解決などに役立つでしょう。
結論 データマイニング導入で予測分析・知識化後、解決策を導きたい
データマイニングによってビッグデータから予測分析ができ、それを正確に知識化して活用できるのは大きなメリットです。ビジネスが効率化し、生産性向上も目指せるでしょう。
ただ、データマイニングの分析によって得た「知識」を、実際の問題解決に導いていく「知恵」にするのは人です。
AIも進んでいますが、データマイニングの分析結果を利用して判断するのは人と言えるでしょう。
そして、これからは、データマイニングを導入して、簡単にビッグデータを分析して意思決定をしていく企業も益々増えていきます。データマイニングを導入して、効率的にビジネスの問題解決に活かしていくといきませんか。
商品の売上についての将来予測、どんな顧客が購入してくれるかなどの将来予測も活用したいでしょう。
