データマイニングとは？

データマイニングとは、データセット内の情報を発見するプロセスです。データベースにおける知識発見（KDD）とも呼ばれます。データマイニングによって得られる成果には、保有するデータの記述と将来の予測の2種類があります。

データマイニングにおける最初の、そしておそらく最も難しいステップは、ビジネス目標の設定です。これは最も重要なステップでもあります。何を探しているのかが明確でなければ、必要な情報を得るために機械学習の種類、アルゴリズム、モデルを選択するのは困難です。

データマイニングは営業とマーケティングに役立ち、企業は顧客とマーケティングをより深く理解できます。学校や大学は、仮想教室での滞在時間、キー入力回数、学生が同時に受講した授業、テストの成績が良い授業など、学生の理解を深めるためにデータマイニングを活用できます。

企業もまた、データマイニングを活用して、製造、組立、故障、不具合など、さまざまな情報を把握することで業務を最適化できます。また、不正行為の検知にも役立ちます。銀行はデータマイニングを活用して、不正行為のパターンや、侵入された店舗を特定することも可能です。

2つ目のステップは、データの準備です。目的が明確であれば、データサイエンティストは適切なデータセットを決定し、ビジネスに役立つ情報を得ることができます。データサイエンティストは、この2つ目のステップで、データ、重複、欠落情報、外れ値をクリーンアップする必要があります。これらはすべて、データマイニングのアルゴリズムやツールが必要な結果を得られなくなる原因となります。

3つ目のステップは、モデルを構築し、パターンをマイニングすることです。ここで、以下の手法とツールが役立ちます。データマイニングでは、教師あり学習または教師なし学習の手法を用いたディープラーニングアルゴリズムを使用できます。

4つ目の最後のステップは、データマイニングから得られた結果を評価し、ビジネスに役立つ変更やアクションを実行することです。