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データマイニングとは｜活用方法や代表的な手法、注意すべきことを解説
データマイニングとは何かご存知ですか。データマイニングを活用すれば、仮説が正しいかどうかの検証に加え、想像できなかった新しい発見につながることもあります。
今回は、データマイニングに関して、活用方法や代表的な手法、実施する際に注意すべきことを紹介します。
目次
データマイニングとは、統計学や機械学習などの解析技術を駆使して膨大なデータから知見を得ること
データマイニングとは、統計学やAIを用いた機械学習などの解析技術を駆使し、膨大なデータから事業やマーケティングに役立つ知見を得ることです。「Data（データ）」と「Mining（採掘）」から成り立つ言葉で、データから有意義な知見を採るという意味から由来しています。
近年、デジタル技術の発展によりデータを収集・解析する技術や手法も進歩してきました。効率よく、再現性高く事業を成功させたり、商品を売ったりするためには、様々なデータを解析し上手く活用せねばなりません。そこで、膨大なデータからビジネスに役立つ知見を得るためのデータマイニングが注目されています。
データマイニングでは、「データ」「情報」「知識」「知恵」の4つの知見が得られる
データマイニングを行うことで、以下の4つ知見を得られます。
- データ（Data）：収集したそのままの素材
- 情報（Information）：「データ」を整理し加工できるようにしたもの
- 知識（Knowledge）：「情報」を解析して得られる結果や傾向
- 知恵（Wisdom）：「知識」を活かして判断する人の力
データマイニングでは、ありのままのデータを整理・加工して情報にし、その情報を解析して得られる知識を活用することで知恵へと昇華させます。このモデルを頭文字を取って「DIKWモデル」と呼び、後ろにいくほど有意義な知見となります。
データ分析はデータを知識に変えることまでを指し、データマイニングでは人がそれを活用して、知恵へと変えることが非常に重要です。
データマイニングの２種類の活用方法
仮説検証のためのデータマイニング
仮説を立てた後、その妥当性を確かめるためにデータを解析し、結果を見るというデータマイニングを行います。データマイニングで仮説を検証することで、直感による再現性の低いPDCAサイクルではなく、数値データを用いた説得力・再現性の高いサイクルを回せます。
知識発見のためのデータマイニング
AI技術の発展によって新たに活用できるようになった方法です。人の想像力では考えもしなかった新しい知識を、AI技術の機械学習などを用いて導きます。データマイニングによって知識を発見することで、画期的な施策の立案につながる可能性があります。
ただし、その知識に関してはあくまでAIの予測であるため、妥当性を人の力で検証し知恵とする必要があります。
データマイニングの代表的な手法
クラスター分析
クラスター分析とは、似通ったデータ同士でクラスター（集団）を作り整理して分析する手法です。収集した素材のままのデータでは一見意味のないものも、クラスターに整理することで共通点を見出せる可能性が高まります。クラスター分析で顧客データを整理すれば、各顧客層にどのようなマーケティング施策を講じればよいかのヒントが得られます。
クラスター分析に関する詳細は、以下の記事をご覧ください。
回帰分析
回帰分析とは、いくつかの説明変数と目的変数の相関を確かめる分析手法です。ある商品の売上（目的変数）を高めたいと考えた場合、売場面積・従業員数・価格帯など（説明変数）のうち、どれをどのように変えればよいかというアタリを探索できます。いくつかの説明変数から「Yes」か「No」かを決定するロジスティック分析も、よく活用されます。
回帰分析の中でも最も基本である重回帰分析について、以下の記事にまとめていますのでご参照ください。
アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）
アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）とは、商品カゴ1つに対し、どのような商品がまとめて選ばれるかを分析する手法のことです。一緒に購入されることの多い商品群を近くの陳列棚に並べたり、ECサイトで提案したりする仕組みを作ることで、顧客単価を高められます。
アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）に関する詳細は、以下の記事をご覧ください。
データマイニングで注意すべきこと
データを適切に管理する
データマイニングを行うためには、活用するデータを加工しやすく整理して、管理することが重要です。データウェアハウス（DWH）など、膨大なデータを様々なシステムから集約して管理し、AI分析にも対応したシステムを導入することで、収集したデータを適切に管理できます。
データマイニングでは企業の機密情報を扱うため、セキュリティ面に不安がないか入念に確かめた後で導入しましょう。
データの正確性を高める
収集したデータの中には、情報が欠落・重複したりして、正確性を担保できないデータも数多く存在します。データマイニングの効果を最大限に得るためには、欠落・重複した情報を整理し、正確性を高める「クレンジング」が非常に重要です。
自社の扱うデータ群に適したツールを導入し、効率よくクレンジングを行いましょう。
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