データマイニング技術: 概要と重要性

公開: 2022-08-18

企業は、日常業務の一環として、販売、顧客、生産、人事、マーケティングイニシアチブなどに関する情報を収集します。そのため、企業はデータマイニング技術を使用して、この重要な企業資産の価値を高めることができます。

データマイニングの知識は、企業がマーケティングの強化、消費者動向の予測、不正行為の特定、電子メールのフィルタリング、リスクの管理、売り上げの促進、顧客関係の改善に利用できる実用的な情報に変換される可能性があります。

このブログでは、データマイニング技術とは何か、なぜデータマイニングが研究に不可欠なのかを説明します。

データマイニング手法の定義

組織は、データマイニングを使用して、運用要件に関する洞察を提供する可能性のあるデータのパターンを見つけます。ビジネスインテリジェンスとデータサイエンスの両方に必要です。組織は、さまざまなデータマイニング手法を利用して、非構造化データを使用可能な洞察に変換する場合があります。

データマイニングの主な目標は、データ内の隠れた、計画外の、以前は特定されていなかった正当な相関関係を見つけることです。これは、生データの膨大なコレクションから貴重なデータを分離する方法として説明されています。

これには、1 つまたは複数のソフトウェアを利用して、重要なデータセットのデータパターンを分析する必要があります。研究と科学は、データマイニングを使用できる多くの分野の 2 つの例にすぎません。

データは、さまざまなデータサイエンスアプリケーションのさまざまな手法を使用してマイニングされる場合があります。データセット内の外れ値を見つけようとする異常検出とパターン認識は、さまざまな手法によって可能になる一般的なデータマイニングのユースケースです。

データマイニングの専門家は、膨大な量の情報を分析して結論を導き出す方法に関する知識を向上させるために努力してきました。それらは、データベース管理、統計、および機械学習の収束による方法とテクノロジーに依存しています。

研究におけるデータマイニング技術の重要性

企業のデータマイニングの目的に応じて、期待される結果に適したモデルを作成するためにさまざまな方法が使用されます。モデルは、現在のデータを説明したり、将来の傾向を予測したり、データの異常を特定したりするために使用できます。

ここでは、目的の結果を推定するためのいくつかのデータマイニング手法について説明します。

分類

分類は、さまざまな属性を明確なカテゴリに分類する必要がある、最も複雑なデータマイニング手法の 1 つです。このメソッドは、重要で有用なデータとメタデータに関する情報を取得するために使用され、データを他のグループに設定するのに役立ちます。その後、それを使用してさらに結論を導き出したり、何か他のことを行うことができます。

たとえば、顧客の財務と購入に関する情報を調べます。それらを「低」、「中」、または「高」の信用リスクに分類できる場合があります。次に、これらのカテゴリを使用して、これらの顧客について詳しく知ることができます。

クラスタリング

クラスタリングは分類によく似ていますが、類似性に基づいてデータのチャンクを結合する必要があります。これは、類似したデータのグループを見つける方法です。このプロセスは、データがどのように異なり、同じであるかを確認するのに役立ちます。

たとえば、オーディエンスの支出額やストアでの買い物の頻度に基づいて、オーディエンスをさまざまなグループに分けることができます。

追跡パターン

追跡パターンは、データをマイニングする最も基本的な方法の 1 つです。これは、データの傾向やパターンを見つけて監視し、ビジネスの成果についてインテリジェントな結論を導き出すことを意味します。企業が売上データの傾向を把握すると、その情報を最大限に活用するための行動を起こす理由ができます。

特定の製品が、特定のグループの人々に他の人々よりもよく売れていることが判明したとします。その場合、組織はこの情報を使用して、同様の製品またはサービスを作成したり、このグループの元の製品をより多く持っていることを確認したりできます。

協会

関連付けはパターンの追跡に似ていますが、相互に依存する変数に固有のものです。このデータマイニング手法は、2 つ以上のものの間のリンクを見つけるのに役立ちます。データセットに隠されていた方法を見つけます。

この場合、別のイベントまたは属性に強く関連するイベントまたは特性を探します。たとえば、消費者が特定のアイテムを購入すると、2 番目の関連アイテムを購入することがよくあることに気付くかもしれません。これは、ほとんどのオンラインストアが「他のユーザーも購入した」セクションを埋めるために使用するものです。

アウター検出

多くの場合、全体像を見るだけでは、データセットの全体像を明確に把握することはできません。データの異常や外れ値も見つけられると役立ちます。

たとえば、ほとんどすべてのバイヤーが男性であるにもかかわらず、8 月の奇妙な週に女性のバイヤーの数が大幅に増加した場合、その増加を調べて原因を突き止め、それを繰り返せるようにする必要があります。またはあなたの聴衆についてもっと学びましょう。

回帰

回帰は、他の要因が存在する場合の変数の確率を決定するために使用されます。これにより、変数の関係が識別および分析されます。他の要因の存在を考慮して、変数の確率を決定します。

たとえば、これを使用して、供給、需要、および競合に応じて価格を予測できます。回帰は、データセット内の 2 つ (またはそれ以上) の変数間の関係を見つけるのに役立ちます。

予測

予測は、将来どのような種類のデータが見つかるかを推測できるため、強力なデータマイニング手法の 1 つです。将来何が起こるかをよく理解するには、多くの場合、過去のパターンを調べて理解する必要があります。

たとえば、個人の信用履歴と過去に購入したものを調べて、長期的に信用リスクになるかどうかを判断できます。

結論：

これらのデータマイニング手法はすべて、さまざまなデータアングルの調査に使用できます。この知識があれば、企業のさまざまな問題に対処し、利益を上げ、顧客を満足させ、コストを節約するために利用できる事実にデータを変換するための最良の手法を選択できます。

研究の目的とデータの種類に応じて、さまざまなデータマイニングアプローチが使用されます。データマイニングの基礎と調査方法について学習した内容を使用して、データマイニングの理解を深めることができます。

調査やデータ分析の実施についてサポートが必要な場合は、QuestionPro の専門家に連絡してください。手順をご案内し、データを最大限に活用できるようお手伝いします。