データマイニングとは？代表的な3つの分析手法やツールも紹介

大量のデータが発生している現代で、マーケティングの手法の1つとしてデータマイニングが活用されています。近年、IT技術の発展によりデータマイニングは再度注目を集めるようになりました。

今回は、データマイニングとはどのようなものか、有効活用するための方法やツールについて解説します。

データマイニングとは

データマイニングとは大量のデータの中から規則性や関連性など意味のあるパターンを自動的に抽出する手法です。

情報は以下の4段階に分類されておりDIKWモデルと呼ばれています。

• データ（Data）：整理されていない数値
• 情報（Information）：「データ」を整理したもの
• 知識（Knowledge）：「情報」から得られる見解
• 知恵（Wisdom）：「知識」を利用して人が判断・処理する力

データマイニングはただの数値だったデータから「知識」を見出す所までを行います。例えば、小売業の場合は、日々蓄積される顧客データを元にキャンペーンの実施時期や販売予測の精度を高めるといった目的達成に役立つ情報を収集できます。

もともとデータマイニングは1990年代には使われていたため、それほど新しい考えではありません。しかし、近年はIoTによるモノとインターネットの繋がりや、ビッグデータの収集・分析によって顧客の行動やニーズを把握しやすくなったことで再度注目を集めるようになりました。

分析手法

データマイニングにはいくつかの手法がありますが、代表的な3種類の手法を紹介します。

クラスタリング

クラスタリングとはデータを類似性に基づいて分類します。購買データから似たような行動をしている人をグルーピングし、グループごとに適切な施策を講じる手法です。

例えばある製品に対して、興味がある人とない人と分け、興味がある人を特徴別にグループ分けし、条件による整理や分類によってデータを視覚化します。

また、クラスタリングには階層クラスタ分析と非階層クラスタ分析の２種類があります。階層クラスタ分析は最も似ている組み合わせから樹形図を作成し、より細かく分類します。非階層クラスタ分析は、異なる性質のもの同士から、似た性質同士でグルーピングする手法です。ビッグデータのような複雑で階層構造に分類できないデータ群の分析に適してます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析はデータと事象の関連性を発見することで、特定の結果を予測する技術です。特に「Yes」「No」を明確に定義するものを分析する場合に有効です。

複数の変数に基づいて特定の事業が発生する確率を予測する手法で、マーケティング分野では広く活用されます。

マーケットバスケット分析

マーケットバスケット分析とは販売データから同時に購入されることの多い商品を見つける手法です。

関連性がないようで、実は同時に購入されることの多い商品や、逆に関連商品のように思えても同時に購入することが少ない商品を明確にすることが可能です。

例えば、1992年にアメリカのシステム会社が、あるスーパーマーケットのデータを分析したところ、おむつとビールがセットで購入されやすいということが判明しました。

おむつとビールは全く関係を持ちませんが、バスケット分析を行うことで店舗の売上を伸ばせるのです。

実施方法

データマイニングの実施方法について解説します。自社に合う手法を採用することがデータマイニングを正しく実施できるためしっかりチェックしましょう。

機械学習

機械学習を行う上で代表的なものはAIを利用した手法です。この場合の機械とは「コンピューター」のことを指します。今では、以前と比べてコンピューターの性能が大きく向上したことで、膨大な情報を処理するために急速に発展している手法です。

この手法は仮説をたてずにコンピューターに働いてもらい、ヒトでは想像もできなかった発見や、データの関連性を見逃さないためビジネスの改善につながります。

統計分析

統計学や確率論を活用し仮説が正しいかを判断する手法です。検証したい仮説が明確な場合に向いています。統計分析は、仮説の正誤判断がゴールになっているため、機械学習のように想定外の結果が出ることはありません。

データマイニングツールの紹介

次にデータマイニングツールの紹介をします。利用用途に応じたツールを選びましょう。

SOFIT Super REALISM

SOFIT Super REALISMは日本ソフト株式会社が提供しています。企業にある膨大かつ多様なデータを一元管理し、検索・集計・計算といった処理を超高速で行います。国際特許技術を活用により、世界最高速レベルの処理速度を誇るため、テーブル最大20億件レコードを瞬時に処理、AIの導入によりデータの整備時間を最大100分の1に短縮するなど、短時間で大量データを処理することが可能です。

Visual Mining Studio

NTTデータ数理システムが提供しています。製造から金融、運輸、バイオ技術などあらゆる分野に適用できる高機能汎用ツールです。専門的な知識を持たない初心者でも活用できます。自社開発パッケージのため、サポートやカスタマイズなど様々なニーズに対応し、必要に応じてパッケージの一部を分析エンジンとしての利用も可能です。

まとめ

今回はデータマイニングとはどのようなものか、有効活用していく方法やツールについて解説しました。大量のデータが発生している中、データをうまく取り扱うことにより、戦略や企業経営の決定事項に役立てます。データマイニングによって、ヒトの想像を超える新しい仕組みや経営の課題を見つけることが可能です。

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