データマイニングとは？

データマイニングの基礎知識

用語説明：【データマイニング（Data mining）】

データマイニングとは、何もしなければ意味の無いようなデータの中から、何らかの知見を発見する手法を指す。

解説

データマイニングは概念としてとてもざっくりしているので、具体例を交えて説明します。

例えば、あなたがとあるアイス屋さんの経営者だったとします。まめな経営者であるあなたは、毎日その日の気温・天気・来客数・売上高をパソコンに記録しています。もし記録したデータに対して何もしなければ、そのデータに価値は生まれません。そこで、各日の気温を横軸に、売上高を縦軸にして点を打ってみましょう。

何となく、気温と売上高に関係性がありそうですね。気温が上昇すれば売上高が上がるので、天気予報を見ることで大体の売上が事前に分かるかもしれません。売上が事前に分かれば、仕入れ量を調節することで売れ残りなど在庫費用を軽減することに繋がります。何も意味のないデータから大きな知見が生まれました。

このように、データに対して何らかの操作を加えることで価値を生み出すことをデータマイニングと呼びます。本サイトで既に登場している アソシエーション分析、クロス集計 などもデータマイニングの一つということになります。

データマイニングの応用事例

データマイニングはとても広い概念のため、応用事例も多くあります。

例えば、Twitter上には膨大なデータがありますが、データを取得することで、「『うどん』という言葉と『香川』という言葉はよく同じツイート内で出てくるな。ということは香川にはうどんの美味しいお店があるのでは？」と推測が立てられます。このようにテキストから何か知見を得ることを、データマイニングの中でも「テキストマイニング」と言います。

次にWebサイトに関するデータマイニングを紹介します。例えば、Webサイトへの訪問者の属性と来訪時間のデータがあったとします。来訪時間毎のユーザーの年齢や性別を見ると、「朝6～8時の間には30～40代の男性がよく訪れている。これは電車の中など通勤時間を利用しているのでは？」といった推測が立てられます。

またECサイトであれば、各ユーザーが過去に何を買っているかというデータがきっとあるでしょう。そのデータを使えば、同じような購買傾向の人たちを集めて一つのグループにできます。例えば、

などです。すると、ユーザーAが購入したものは、ユーザーAと同じグループの人も今後買う可能性が高いだろうと推測ができます。このようなデータマイニングができれば、アイテムの推薦機能をECサイトに付けることも可能となります。

データマイニングのポイント

データマイニングに含まれる手法はとても幅広く、クロス集計など基礎的なものから、メディアなどでよく騒がれている機械学習を用いた解析もそれに該当します。機械学習など高度な手法を使うには、理論面の深い理解が不可欠です。

前述したアイスの売上と気温など、2つのデータの関係性を探ってみるといった、基礎的な手法からまずは試すのが良いでしょう。その際には、データの数値だけ見ていても分からないことが多いため、是非エクセルなどを使ってプロットしてみてください。何か関係性がありそうなデータを見つけてはプロットを試し、相関がありそうか無さそうか目で確認しましょう。

ただし、厳密に相関がどの程度あるのか判断するためには、プロットするだけではなく「相関係数」という数値を計算する必要があります。気になる方は是非調べてみてください。

まとめ

データマイニングを用いることで、データに価値を生み出すことができます。まずは基礎的な手法から試し、少しずつ習得していきましょう。