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データマイニングのやり方とは｜手順や分析手法、ポイントを解説
データマイニングに関する知識はあるものの、具体的なやり方は分からないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。
今回はデータマイニングを実施する手順と、代表的なデータ分析の手法、成功させるためのポイントを紹介します。
目次
データマイニングとは、膨大な量のデータを活用し知恵としてビジネスへ活用すること
まず、データマイニングの基本を簡単に説明します。データマイニングとは、膨大な量のデータを分析することで知見を得て、その結果を施策に落とし込むなどしてビジネスへ応用する活動です。
また、データマイニングはデータ同士の関連性を見つけたり、売上や受注数といった将来を予測したり、新商品などのアイデアを見出したりすることを目的に実施されます。
データマイニングの基本については、以下の記事をご覧ください。
データマイニングは、データを「収集→整理→分析→検証」の手順でビジネスへと活用する
データマイニングでは活用するデータを収集し、意味を捉えられるよう整理します。それを分析して、結果を検証することでビジネスへと応用します。
データマイニングのビジネスへの活用事例については、以下の記事をご覧ください。
データマイニングの2種類のアプローチ
仮説を検証する「統計分析」
仮説が正しいかどうかを客観的な数値データに基づいて分析します。膨大な量のデータから、統計分析によってデータ同士の関連性を把握したり、課題のボトルネックを特定したり、あるいは施策が将来与える影響を予測したりします。
知識を発見する「機械学習」
機械学習の技術の発展により、データマイニングで人が思い付けなかったアイデアを探索することができるようになりました。自社の強みやターゲット層から新商品の企画や、製造工程における機器の破壊予測などに用いられています。
データマイニングにおける代表的な分析手法
クラスター分析
クラスター分析とは、類似したデータをクラスター（集団）に分類する手法です。集めたままのデータでは意味を見出しづらいものでも、クラスターを作ることでデータの傾向などを把握できるようになります。顧客データの分類や、アンケート結果の集計などに用いられます。
クラスター分析の詳細は、以下の記事をご覧ください。
回帰分析
回帰分析とは、複数の説明変数と目的変数の相関を調べる分析手法です。売上を向上させるために、商品販売数・単価・店舗数など、どの説明変数をどのように変更すればよいか判断する際に使われます。また、ロジスティック回帰分析と呼ばれる、説明変数から「Yes」か「No」の2択を決定する分析手法も用いられます。
回帰分析の中でも基本の重回帰分析について、以下の記事でまとめていますのでご覧ください。
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、小売店舗やECサイトでの買い物カゴの中身を分析し、同時に購入される可能性の高い商品を見つけ出す手法です。マーケット・バスケット分析によって、陳列棚の最適化や潜在ニーズに応える商品の提案が可能となります。
マーケット・バスケット分析の詳細は、以下の記事をご覧ください。
データマイニングを成功させるためのポイント
質の高いデータを十分量用意する
データマイニングでの分析結果の妥当性は、データの量と質で決まります。十分な量のデータを収集するとともに、データの重複や誤入力、外れ値などがあれば削除する「データクレンジング」を実施しましょう。
データクレンジングについての詳細は、以下の記事をご覧ください。
分析結果の妥当性を検証する
データ分析の後は、その予測結果の妥当性を検証します。予測結果がこれまでの経験で培った感覚と大きく離れていないか、あるいは簡易的な施策を実施するなどして、予測結果が妥当であるかを判断しましょう。
データマイニングツールを活用する
データマイニングツールを活用することで、膨大なデータを適切に管理できると同時に、デジタル技術に長けた人材を必要とせずに効果的なデータマイニングを実施できます。データマイニングツールは、データの収集から、整理・管理や可視化・分析、妥当性の検証までデータマイニングで必要な機能を持っています。
特に、様々な手法での分析機能を用意しており、目的に応じて適切なデータ分析を実施することが可能です。また、プログラミングを必要としないツール（ノーコードツール）も多くあり、デジタルに精通していない現場の社員にもイメージ通りに扱ってもらうことができます。
セキュリティ対策も施されており、企業にとって非常に重要な機密情報であるデータが漏洩してしまうリスクを防げることも大きなメリットです。
データマイニングツールの選び方や具体例については、以下の記事をご覧ください。
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