データマイニングとは？意味や手法を具体例とともに解説！

データマイニングとは

大量データからの採掘

「データマイニング」とは「大量のデータから有益な情報を採掘する技術」と言えます。

似たものとして「統計解析」が挙げられますが、こちらは統計学の理論に基づき数値データの分析・解析を行うもので、データマイニングで取り扱われる情報は前提として理学的&生物学的に得られる情報が中心です。

統計解析は優れた多くの情報を解析することに向きますが、人間に関する活動データには弱い傾向にあります。なぜなら「購買意欲」「恋愛」「感情」など人間の活動は、理論上のデータでは正確に判断することが難しいからです。

故に、人間の活動データを分析する手法としてデータマイニングが有効とされています。

データマイニングは確実で正確な理論ではなく「大まかな流れや傾向の情報を知りたい」という思いから生み出された手法です。

活用できる分野は幅広く「マーケティング」「コンサルティング」などにはもちろんのこと「教育」「金融」などにも活用ができます。

「売り手」と「買い手」、「先生」と「生徒」など、何か両者の間に問題が生じる際に行動に結びつく情報の裏付けをして、解決の方向に導いてくれる有効的な方法の手助けをするのがデータマイニングです。

データマイニングの分析手法3選紹介

マーケット・バスケット分析

データ同士の関係性を明らかにする手法で、

簡単に説明すると、「A商品」と「B商品」を同時に買っていく人はどんな人が多いのかが分かるといったもの。

即ち一緒に買われる商品の組み合わせをデータで視覚的にわかりやすく分析するデータの事を言います。

マーケット・バスケットとは、「1人の顧客によって1回買い物が行われた時の商品の購入データ」の事をいい、このデータを週単位や月単位まで集計することで購買意欲のパターンを発見することができるのです。

IT系のデジタルサービスの販売を中心とした企業であれば、クレジットカードの集計を取ることにより、膨大な世界中のデータを集計する事が可能です。

つまり、人間の感情や行動の裏付けができなくとも、「買う」という行動に必要な商品の組み合わせで購入者の利用用途や次の行動パターンを導き出すことができるというわけです。

したがって「この商品とこの商品を合わせて売り込めば利益を上げられる」と言った考えで用いられます。

マーケット・バスケットを活用すれば、顧客が欲しいと思う商品を導き出すことができ、広告やメール配信などのマーケティング効果も有効的と予測できる状態から始められるので、確実性を重視したものではなく、傾向を導き出す事ができる分析データと言えます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、物事が実際に発生する確率を予測することができる分析手法です。

商品の購入履歴から導き出される顧客の「年齢」や「性別」など複数の変数データを集計して「サイト行動パターン」をデータ化することで、その事象が起きる確率を予測できるのです。

あくまでのパターンは予測なので、予想外の結果になることもありますが、人間が導き出した予想より遥かに確率が高いため、有効とされる分析方法の一つです。

クラスター分析

クラスター分析は、データを似た商品やジャンルごとなどに分類し集める分析手法です。ある商品に対し購入意欲や関心を向けている人に対しそれと似た商品を見つけ出し提示することで、売上向上を促すことを目的にしているマーケティング手法の一つとして使われます。

クラスター分析は、大きく「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2種類の方法に分かれます。その中で、枝分かれしていく細かな分類や類似性の選択を複数行い、その設定によって結果が異なってきます。

この方法を活用することで商品に対し関心が高い層と低い層に分けることができ、広告マーケティング経費の削減や関心が高い層のマーケティング強化などにも活用できるというメリットがあります。

効率の良い営業活動や仕組みづくりにも役立ちます。

データマイニングを利用する上での3つの注意点

実際にデータマイニングを効果的に用いるためにはいくつかポイントを抑えておく必要があります。下記に記載しましたのでご覧ください。

・データ定義の正確性

・分析後の不足部分を追加分析

・基本的な知識が必要

上記の項目は要注意です。実際に、データマイニングのソフトなどのツールを活用する際は、様々な状況で使用されます。どんな状況でも基本的な上記の項目を頭に入れて活用していきましょう。それぞれ説明していきます。

データ定義の正確性

基本となるデータがしっかり軸の通った定義の上に成り立っているのであれば問題ありません。もしも、定義が正確でない場合はどんなにデータマイニングを活用しても、ビジネスで活用できる結果を出すことは非常に難しいでしょう。

そのため、データ定義の正確性がしっかりとしたところでデータマイニングを活用していく事が大切です。

分析後の不足部分を追加分析

データマイニングは膨大な時間と労力がかかる作業を短縮する手法であるため、確実に正しい結果を導き出す手法ではありません。あくまで、自分ひとりで分析できる範囲の膨大なデータの処理ができる「時短分析手法」とイメージしてもらえれば分かりやすいかと思います。

自分の分析が不十分だと感じたら、その後再度分析設定や変更など「改善&修正」が大切になります。この作業を怠ると結果が想定外の方向に進んでしまうこともあるため、定期的に見直す事が重要です。

基本的な知識が必要

専門知識がなくてもデータマイニングを使用することは可能ですが、基本的な操作手順を把握していなければ正しく使うことはできません。

つまり、最低限の「統計分析知識」「データ加工」などが必要になってきます。現代ではPCやスマホでデータマイニングツールを活用していく人の割合が増えてきたため、「電子端末機器」の操作を習得することで、スムーズに分析が進みます。

データマイニングの具体例

様々な分野で活用されている

ではデータマイニングはどのように業務を効率化させていくことができるのでしょうか。いくつか事例をご紹介します。

業界ごとにデータマイニングの活用事例を紹介

・銀行

・医療

・教育

【銀行】

膨大な金融顧客データを活用でき、取引上のデータも保有しているため、圧倒的な金融の流れをデータ分析することが可能になります。それにより、金融サービスの活用パターンが視覚化され数字で読み解くことができるようになります。

データを元に取引が少ない時期と多い時期の差を比較し異なっている数値が原因になる、というようにある程度予測できるのもデータマイニングの利点です。

蓄積された銀行の正確な顧客データの分析により改善点を見つけ出す事で、次に良い結果を生む確率が上がります。

【医療】

医療の技術の発展にもデータマイニングは役に立ちます。様々な医療の項目で絞りデータマイニングを行えば医療技術の最適な方法が常に更新され、多くの患者の過去のデータをもとに現在の患者が助かるように最善を尽くす事ができます。

更に、同じような状態の患者のデータを見せることで治療時の不安感が軽減され安心してもらえることも期待できます。

【教育】

生徒のデータをマイニングすることで、数多くの成績データを収集でき各学校の先生方の授業の仕方や方向性も集計できれば、どの授業方法によって成績が伸びたのかが統計的にわかり、勉強の効率化を図ることができます。

また成績が良くない生徒の状態も見えてくるので、そのような問題をどうしていけばいいのかも発見できるかもしれません。

データマイニングを導入する会社へ

アドバイス

データマイニングを導入することを検討している会社は多く存在すると思います。現代社会は、IT業界が業績を上げていく時代でその勢いは増す一方です。この波に飲まれないようにデータマイニングなどのITツールの操作をマスターして今後業績を安心して安定的に伸ばして行くことをおすすめします。

まとめ

データマイニングは人の活動の予想値をデータ化することで次のアプローチに繋がる方針を決める基準を作る手法です。多くのデータを高速に処理することで大幅な時間を短縮し日々の業務を効率化していきましょう。