【DXに必須】データマイニングの基礎知識を身につけよう

デジタルトランスフォーメーション（DX）の時代になり、多くの企業では膨大な量のデータを管理、解析し、価値ある洞察を抽出するためにデータマイニングを利用しています。

しかし、データマイニングの基礎的な理解がなければ、データの宝庫を最大限に活用することは難しく、データの取り扱いに苦戦している企業は多くおられます。そこで今回は、データマイニングの基本となる知識や具体的な活用例について詳しく説明します。

データマイニングとは

まずマイニングとは「採掘」という意味です。つまりデータマイニングとは、膨大なデータの中から有用なパターンや規則を見つけ出す（採掘する）技術のことを指します。これは、統計学、人工知能、機械学習などの手法を組み合わせて実現されます。

この分析手法は、ビジネスにおいて非常に有用で、新しい市場機会の特定、販売戦略の改善、顧客満足度の向上など、多くの利点をもたらします。

データマイニングの考え方（DIKWモデル）

データマイニングの考え方を理解するためには、「DIKWモデル」を知ることが有用です。

データマイニングは、このモデルにおいて、データから情報、そして知識へと進むプロセスを支える技術と言えます。

弊社が関わる案件でもInformationのレベルまで対応する（例：分析環境だけ作る）もののその先のKnowledge、Wisdomのレベルまで全社的にデータ活用を進めることのできる企業様は非常に少ないです。

一方でInformationで止まってしまってはデータ活用に何の価値もありません。アクションを起こして初めて価値が生まれるのです。そのため、このDIKWモデルを意識しながら全社にデータマイニングの文化醸成をしていくことは極めて重要です。

データマイニングに必要なもの

では次にデータマイニングに必要なものを紹介していきます。

データ

データマイニングにはまず、解析するデータが必要です。このデータは、企業内の様々なソース（顧客データベース、販売データ、Webログなど）から収集されます。データ分析で最も課題になるのがこのソースデータに関してです。これらのデータがデータ分析を意識せずに設計されていることが多いため、分析用にデータをクレンジングするのはとても大変です。今後、ソースシステム更改の際にはその先のデータ分析も意識しながらデータベースの構成などを考える必要があります。

DWH

DWHは、企業内外の様々なデータソースから収集したデータを統合・整理し、ビジネス分析のために利用可能な形にするためのシステムです。

DWHについてはこちらの記事に詳しい解説をしております。

分析環境

データ分析を効率的に行うためには、適切な分析ツールと環境が必要です。これには、PythonやRなどのプログラミング言語、SQLなどのデータ操作言語、そしてこれらを実行するための環境（Jupyter NotebookやGoogle Colabなど）が含まれます。

Pythonなどを用いた機械学習に関する知識をつけたい方はこちらの記事を参照ください。

また、最近では高度な可視化技術を持つBIツールも多くあります。PythonやR、SQLといったコーディングを進めるのはハードルが高いため、まずはBIツールを導入するのも一案です。弊社がお勧めするBIツールの情報に関しては以下記事をご参照ください。

データマイニングの流れ

データマイニングの一般的な流れは次のようになります。

上述のプロセスを含めたデータ活用の詳細についてはこちらの記事を参照ください。

データマイニングの手法

では、次に一般的なデータマイニングの手法例をご紹介します。

クラスタリング

クラスタリングは、データを自然なグループに分ける技術です。これは、顧客セグメンテーション（顧客の分類）や異常検出など、多岐にわたる用途に使用されます。例えば過去のデータから離反しやすいお客様の傾向を把握することで自社の現時点のお客様のうち「離反しそうなグループ」を特定し、それらのグループに対してクーポンなどの経済施策を行い、再びアクティブな顧客にするなどが考えられます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、データ間の関連性を見つける技術です。たとえば、スーパーマーケットの買い物かご分析などによく使用されます。買い物かご分析とはAを買う際に他に一緒に買われる傾向の高いもの、などを抽出することです。これによりECなどでAを買うお客様に対して併売傾向が高いものをリコメンドする、といった施策が考えられます。

回帰分析

回帰分析は、変数間の関係を調べる手法で、一つまたはそれ以上の特徴量（説明変数）から目的変数（応答変数）を予測します。もっともオーソドックスな手法としては単回帰、重回帰分析があります。シンプルにいうと予測したい値をY（売上）として取得できる情報をX（天気、気温、時間帯、場所など）としてY＝AX＋BX＋….といった式を作るイメージです。

データマイニングの活用事例

以下ではいくつかの業態でのデータマイニングの活用事例をご紹介します。

小売業

データマイニングは小売業において、在庫管理、販売予測、顧客行動分析など、さまざまな目的で使用されます。たとえば、買い物かご分析により、一緒に購入されやすい商品の組み合わせを把握し、マーケティング戦略を最適化することが可能です。

製造業

製造業では、品質管理や生産プロセスの最適化など、データマイニングが活用されます。たとえば、機械のセンサーデータを分析することで、故障の兆候を早期に検知し、予防保全を行うことができます。

金融業

金融業界では、クレジットスコアリング、詐欺検出、顧客セグメンテーションなど、データマイニングが広く活用されています。たとえば、過去の取引データを分析することで、不正な取引を自動的に検出することができます。

おわりに

データマイニングは、今日のデータドリブンなビジネス環境において、企業が競争優位を確保するための重要なツールとなっています。しかし、その真の価値は、データをどう解釈し、ビジネスにどう活用するかによって決まります。

本記事が、皆様がデータマイニングの基本的な知識や活用法について理解を深める一助となりましたら幸いです。

株式会社KUIXでは多数のお客様の案件を通して成功するデータマイニングの実現プロセス・ノウハウを豊富にそろえております。是非自社でデータ活用を進めたいという場合はお気軽にお問い合わせください。お問い合わせはこちらから