データマイニングの基礎知識ってなに?

データマイニングの基礎知識を知りたい人は、ぜひ参考にしてみてください。 データマイニングとは、統計学やAI・機械学習などを活用しながら膨大なデータから傾向や法則を見出し、何らかの知見を得るために行うデータ活用の一種 です。 マイニング（mining）には「採掘」という意味があり、鉱山から鉱物を掘り当てるように、膨大なデータを掘り下げていき役立つ知識や知見を見つけ出します。 データ分析とは、データを収集し分析する活動です。 Webサイトやメール、SFA/CRMなどから得られたデータを分析し、顧客を理解したり商品・サービスを改善したりするために役立てます。 データ分析の一種としてデータマイニングがあると考えるとわかりやすいでしょう。

データマイニングってどうなの?

ツールやテクノロジーを活用して膨大なデータを扱えること、少ない手間で膨大なデータのなかから役立つ知見を得られることが、データマイニングを実践する主なメリットです。 データマイニングを行うことで得られる知識や知見は大きく次の4つに分けられます。 これらの頭文字を取り、データマイニングで得られる知識・知見は「DIKWモデル」と呼ばれ、下に行くほど有用になっていきます。

データマイニングの事例ってなに?

データマイニングの有名な事例として、よく紙おむつとビールがあげられます。 一見関係のないように見えるこの２つの商品も、売上データのアソシエーション分析から「スーパーマーケットでおむつを買う人が一緒にビールを買う傾向にある」ことがわかったそうです。 統計分析では多くの場合、事前に仮説をたて、必要なデータを集め、検証したい課題や事象にあわせて適切な分析方法を選定して分析します。 分析結果を読み解き、効果検証を繰り返すため、統計学などの知識が求められます。 なお、統計学や確率論などを活用したデータマイニング手法としてよく知られるのは、「回帰分析」「主成分分析」「因子分析」です。