「データマイニングの目的は洞察を導き出し、現実世界のビジネス上の問題を解決することです。」 — Mayflower PlymouthのCEOであるHendrith Vanlon Smith Jr。今日のデジタル時代では、データはあらゆるビジネスにおいて重要な役割を果たしています。但し、ビッグデータに含まれる膨大な情報は、ノイズを削減して有意義な洞察を導き出そうと努めている企業にとって課題となっています。初心者に説明すると、データマイニングという用語は意味のあるパターンを特定し、情報に基づいた意思決定を行うことを目的として、広範なデータセットから貴重な洞察を抽出するプロセスとのことです。これを達成するために、多くのデータマイニング手法が採用されていて、それぞれがデータ探索における特定のニーズに対応するように設計されています。このような手法には、分類、クラスタリング、関連付け、データク整理などが含まれます。

上記のデータマイニング手法を把握することで、データサイエンス業界の概要を理解することができます。そのため、この記事を見落とさないようにしましょう。

データマイニング手法の種類

分類

分類手法は、データをクラスまたはコンセプトに分類する基本的なプロセスと考えられます。データマイニングの分類には、デシジョンツリー、ナイーブベイズ、k近傍法(k-NN)、サポートベクターマシン (SVM)、ルールベースの分類などのいくつかのモデルが使用されます。

ディシジョンツリー

デシジョンツリーは広く使用されている直感的な分類手法です。フローチャートのようなツリー構造を使用し、決定と結果が枝と葉で表されます。各ノードは属性値のテストを表し、各枝はテストの結果を表し、ツリーの葉はクラスまたはクラス分布を表します。

様々な属性を評価することで、データを分割し、予測を行うためのフローチャートのような構造を作成できます。これらのモデルの解釈が容易で、分類に影響を与える最も重要な属性についての洞察が得られます。

ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、ベイズの定理に基づいた確率的分類手法です。すべての特徴が互いに独立していると仮定しているため、「単純な」仮定となります。ナイーブベイズモデルは、個々の特徴の確率に基づいて、インスタンスが特定のクラスに属する確率を計算します。

単純化された仮定にもかかわらず、ナイーブベイズはテキスト分類やスパムフィルタリングなどの様々なド分野で優れた機能を発揮しています。

K近傍法(k-NN)

K近傍法(k-NN) は、近接性に依存するノンパラメトリック分類手法です。トレーニングセット内の既知のインスタンスとの類似性に基づいてデータインスタンスを分類します。 k- NN アルゴリズムは、インスタンス間の距離を測定し、k 個の最近傍のクラスに基づいてクラスを割り当てます。

サポートベクターマシン (SVM)

サポートベクターマシン (SVM) は、異なるクラスを分離する超平面を作成する強力な分類モデルです。SVMは、クラス間のマージンを最大化する最適な超平面を見つけて、汎化機能を強化することを目的としています。高次元のデータを扱うことができ、複雑な意思決定の境界があるシナリオで効果を発揮できます。

ルールベースの分類

ルールベースの分類 (ルールベースの推論またはルールベースの推測とも呼ばれます) では、一連のif-thenルールを入力データに適用して、そのデータに適切なクラスまたはカテゴリを決定します。

ルールベースの分類では、ルールは通常、条件ステートメントの形式で表現されます。各ルールは、条件部(if 部分)と結論部(then 部分)の2つの部分で構成されます。条件部は、ルールを適用するために満たす必要がある条件または基準を指定し、結論部は、条件が満たされた場合に割り当てるクラスまたはカテゴリを指定します。

アソシエーション分析

データマイニングでは、大規模なデータセット内の変数または項目間の固有または興味深い関係またはパターンを発見するプロセスを表します。このような関係は多くの場合、アソシエーション、アソシエーションルール、またはアイテムセットとも呼ばれます。

アソシエーションルールは、条件部 (または左辺) と結論部 (または右辺) で構成されます。これらは通常、「条件部の場合は結論部」の形式で書かれ、項目間の関係を説明するために使用されます。

データマイニングにおけるアソシエーションマイニングに一般的に使用されるアプローチやアルゴリズムが多数あります。注目すべきものを以下のように紹介します。

一次元のアソシエーション

単一のディメンションまたは属性内の個々の項目または変数間の関連性を見アプローチです。その目標は、特定の属性または変数内の項目間のパターンや関係を発見することです。

一次元のアソシエーションマイニングには通常、関連性を特定し、項目の共起またはサポートおよび信頼性の尺度に基づいて関連性ルールを生成する、頻繁なアイテムセットマイニングおよび関連性ルールマイニングアルゴリズム(Apriori、FP-Growth など)などの手法が含まれます。

多次元のアソシエーション

多次元のアソシエーションマイニングは、多レベルアソシエーションマイニングまたはアソシエーションルールマイニングとも呼ばれ、複数の属性または次元にわたる関連性またはパターンを同時に見つける手法です。その目的は、複数の変数または属性間に存在する関係または依存関係を発見することです。

多次元アソシエーションマイニングは、取引データ、顧客データ、様々なドメインのデータなど、複数の次元または属性を持つデータセットを分析する場合に特に役立ちます。

アソシエーションマイニングには、多くの分野で活用されています。例えば、小売業では、マーケットバスケット分析に使用して、頻繁に一緒に購入される商品を特定し、企業が製品の配置を最適化したり、ターゲットを絞ったプロモーションを提供したりできるようになります。医療分野では、アソシエーションマイニングを使用して患者記録のパターンを特定し、症状と病気の関係を発見できます。

クラスタリング

クラスタリングは、固有の類似性に基づいて類似のオブジェクトまたはデータポイントをグループ化するデータマイニング手法です。この手法は教師なし学習方法であり、事前定義されたクラスラベルやターゲット変数に依存しないということです。

クラスタリングの主な目的は、データ内の隠れたパターン、構造、または関係を明らかにすることです。自然なグループ化またはクラスターを識別することにより、データの根底にある特性についての貴重な洞察が得られます。

データマイニングには、多様のタイプのデータセットとクラスター構造に合わせて調整された、クラスタリングのための一般的な方法が下記のように含まれています。

• 分割方法：データを個別のクラスターに分割します。
• 階層的方法：クラスターの階層構造を構築します。
• 密度ベースの方法：密度に基づいてデータをグループ化します。
• グリッドベースの方法：データをグリッド構造に分割します。
• モデルベースの方法：クラスターのモデルを作成します。

クラスタリングは、データ分析とパターン認識のために多くの領域で使用される手法です。特性、属性、または関係に基づいて、類似したデータポイントをグループ化することが含まれます。

例えば、ターゲットを絞ったマーケティングや個人化された推奨事項のための顧客のセグメント化に使用できます。大規模なデータセットを整理および分類するための画像およびドキュメントの分析に役立ちます。さらに、ネットワーク内のコミュニティやグループを識別することにより、ソーシャルネットワーク分析もサポートできます。

データ可視化

データ可視化は、データ内のパターン、傾向、関係を調査して理解するための貴重なツールです。データを視覚的に表現するために利用できる手法は多数ありますが方法の選択は、データの特性、視覚化の目的、対象読者などの要因によって異なります。データ可視化に一般的に使用される手法は下記の通りです。

• 比較グラフ：データ内の要素間の関係を示し、比較します。多くのカテゴリ、グループ、または変数を比較対照するための明確かつ簡潔な方法です。チャートや表を使用すると、複雑なデータを簡略化し、より簡単に理解できるようになります。
• ヒストグラム：データをビンにグループ化し、各ビン内のデータポイントの頻度または数をプロットすることで、データの分布を表示します。データの形状と広がりに関する洞察を提供します。
• ヒートマップ：カラーグラデーションを使用して、データをマトリックスまたは表形式で表現します。この方法は各セルの色が値または大きさを示す大規模なデータセットまたは行列を視覚化する場合に効果があります。
• ツリーマップ：入れ子になった四角形を使用して階層データを表示します。各四角形のサイズは、対応するカテゴリの割合または値を表します。この方法は階層構造やデータの内訳を視覚化するのに役立ちます。
• 地理マップ：地理的位置に基づいてデータを可視化します。人口密度、気象パターン、地域ごとの売上など、地域的または空間的な変動を表示するのに最適です。
• ワードクラウド：単語をさまざまなサイズで表示し、その頻度や重要性を示すサイズでテキストデータを視覚的に表現します。テキストコーパス内で最も頻繁に使用される単語の概要を提供することができます。

データ可視化は、多くの分野や業界で応用されています。例えば、ビジネスやマーケティングでは、販売傾向、顧客の行動、市場の洞察を分析するために使用されています。企業がターゲット層を特定し、マーケティング戦略を最適化し、主要業績評価指標(KPI)を追跡し、収益と収益性の指標を視覚化するのに役立ちます。

外れ値の検出

外れ値の検出は、大多数から逸脱しているデータ ポイントや異なるパターンを示すデータポイントの特定に焦点を当てたデータマイニングの独自の面です。他のデータマイニング手法はパターンや傾向を発見することを目的としていますが、外れ値の検出は、特定のデータセット内で例外的なデータポイントや発散するデータポイントを見つけようとします。

データマイニングにおける外れ値検出は、統計検定、距離測定、偏差ベースの方法に分類できます。統計テストでは、予想される分布からのデータポイントの偏差を比較することによって外れ値を特定します。距離測定では、近隣データオブジェクトとデータオブジェクトの近接性が分析され、外れ値には近隣のデータオブジェクトがほとんどありません。偏差ベースの方法は、外れ値を区別するためにデータ オブジェクトの本質的な属性の変動を調べることに重点を置いています。上記の手法を利用することで、データマイナーはデータセット内の外れ値を効果的に特定して分析できます。

例えば、外れ値検出は、クレジットカード詐欺、保険詐欺、オンライン支払い詐欺などの不正行為の検出に広く使用されています。通常の動作から逸脱する異常なパターンや取引には、潜在的な外れ値としてフラグを立てて、さらなる調査を行うことができます。

人工ニューラルネットワーク (ANN)

人工ニューラルネットワーク (ANN)、または一般的にニューラルネットワーク(NN)として知られているものは、人間の脳の生物学的ニューラルネットワークの構造と機能に基づいて設計された計算モデルです。ビジネス、ヘルスケア、データ分析など、様々な分野で幅広く応用されています。ニューラルネットワークは、データを処理し、意思決定を行い、例から学習するように設計されて、人間の脳の動作方法を模倣しています。

ニューラルネットワークの利点の1つは、ノイズの多いデータを処理し、特にトレーニングされていないパターンを分類できることです。トレーニングデータのパターンから一般化して、目に見えないデータの予測や分類を行うことができます。これにより、データマイニングや分類などのタスクに役立ちます。

ニューラルネットワークでは、教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの両方が使用できます。教師あり学習では、入力サンプルが既知のクラスラベルに関連付けられているラベル付きデータでネットワークがトレーニングされます。予測されたラベルと本当のラベルの差を最小化するように、ネットワークが重みを調整します。一方、教師なし学習には、ラベルのないデータでネットワークをトレーニングして、データ内のパターンや関係を発見することが含まれます。

通常、ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層、出力層の3つの主要な層で構成されます。データは入力層を介してネットワークに入り、そこで隠れ層の相互接続された人工ニューロンによって処理および変換されます。最後に、処理されたデータは出力層で解決され、入力に基づいて関連するアクションや予測が行われます。

実際には、ANNは画像分類、物体検出、顔認識、パターン認識などのタスクに広く使用されています。画像内の特定の特徴やパターンを識別し、正確な予測を行うことができます。

予測

予測手法は、広範なデータセット内のパターンと関連性を調べ、将来のイベントや結果を予測するためにデータ分析に使用されます。主題の包括的な表現を提供する実質的なデータセットに適用することで、最適な結果を得ることができます。

予測手法は、他のデータマイニングプロセスと手法において共通点があります。予測モデリング手法の一般的な例としては、予測モデリング、分類モデリング、クラスター モデリング、時系列モデリングの4つがあります。予測モデリングは特定の質問に答えるために履歴データを分析し、分類モデリングは予測のためにデータをグループに分類し、クラスター モデリングは類似のデータ ポイントをグループ化して予測を行い、そして時系列モデリングは時間的順序に基づいてデータを分析することができます。上記の手法により、企業や組織は意思決定を目的として、情報に基づいた予測や予測を行うことができます。

通常、予測手法は需要予測、在庫管理、顧客行動分析などに利用されます。小売業者は予測モデルを利用して、売上の予測、在庫レベルの最適化、製品の推奨の個人化、および顧客の好みに基づいたマーケティングキャンペーンのターゲット設定を行います。

機械学習

機械学習を使用すると、データマイニングにおいて大規模なデータセットから貴重なパターン、洞察、知識を抽出できます。データマイニングで一般的に使用される機械学習手法を紹介します。

• 教師あり学習：ラベル付きトレーニングデータから学習して、予測を行ったり、新しいインスタンスを分類したりします。
• 教師なし学習：データにラベルが付けられていない場合、教師なし学習アルゴリズムが使用されます。データ内のパターン、構造、または関係を発見できます。
• 次元削減：重要な情報を維持しながら、データセット内のフィーチャまたは変数の数を削減します。
• 強化学習：環境と対話し、試行錯誤を通じて最適なアクションを学習するエージェントのトレーニングが含まれます。
• 金融分野では、機械学習は不正行為の検出、信用スコアリング、アルゴリズム取引、ポートフォリオの最適化、リスク管理に利用されています。不正取引の検出、信用度の評価、投資決定、財務リスクの最小限化に役立ちます。

データクリーニング

データマイニングプロセスの重要なステップは、データクリーニングまたはデータ整理です。データセット内のエラー、不一致、および不正確さを特定して修正または削除して、その品質と信頼性を確保することが含まれます。生データには、データマイニングアルゴリズムの精度や有効性に悪影響を与える可能性のあるさまざまな問題が含まれていることが多いため、データクリーニングは非常に重要です。

データマイニング中のデータクリーニングで使用される一般的な手法は次の通りです。

• 重複の削除：重複レコードは分析結果を歪める可能性があるため、データセットの整合性を維持するには重複エントリを特定して削除することが重要です。この目的には、重複検出アルゴリズムまたはハッシュなどの方法を使用する場合があります。
• 不整合なデータの修正：不整合なデータは、異なるレコードに食い違いまたは矛盾する情報が含まれている場合に発生します。この不一致は、値を更新するか、データ変換手法を適用することによって解決する必要があります。
• 無関係または冗長な属性の削除：データには、分析に無関係な属性や、他の属性との相関性が高いために冗長な属性が含まれる場合があります。このような属性は、データセットを合理化するために削除できます。
• ノイズの多いデータの処理：ノイズの多いデータには、特定のパターンに従わないランダムなエラーや不一致が含まれます。スムージング、ビニング、フィルタリングなどの手法を適用して、分析に対するノイズの影響を軽減できます。

例えば、データクリーニングは、組織がデータを分析して洞察を得て情報に基づいた意思決定を行うビジネス分析における重要なプロセスです。クリーンなデータにより正確な分析が保証され、信頼性の高いビジネスインテリジェンス、予測、顧客のセグメント化、傾向の特定につながります。

データウェアハウジング

データウェアハウスには、様々なソースからの大量の構造化データおよび半構造化データを、データウェアハウスと呼ばれる集中リポジトリに収集、保存、整理するプロセスが含まれます。取引データベース、運用システム、外部データフィードなどの複数のソースからのデータの統合ビューを作成することにより、データマイニングの基盤となります。

データウェアハウジングとデータマイニングは連携して、組織にデータ分析と意思決定への包括的なアプローチを提供します。データウェアハウジングのプロセスにより、データが確実に準備され、一元化されたリポジトリに統合されます。また、データマイニング手法により、保存されたデータから貴重な洞察とパターンが抽出されます。この組み合わせにより、組織は情報に基づいた意思決定を行い、プロセスを最適化し、データをより深く理解できるようになります。

結論

分類、クラスタリング、アソシエーション分析、外れ値検出、データ可視化を利用することで、企業は情報に基づいた意思決定を行い、競争力を高めることができます。このような手法により、データ内の隠れたパターン、関係、傾向を明らかにすることができ、業務の最適化、顧客エクスペリエンスの向上、イノベーションの推進が可能になります。

さらに、各技術が進歩し、データ収集が指数関数的に増加し続ける中、データマイニング手法の重要性が増える傾向があります。ビッグデータ、機械学習、人工知能の登場により、企業はデータをより深く分析し、高度なアルゴリズムを活用して、これまでアクセスできなかった洞察を明らかにすることができます。