【イラスト付き】データマイニングとは？メリットや種類、活用事例を解説！

ブルーちゃん、ブルーちゃん！

情報化が進んでいる現代では、「データマイニング」をビジネスで活用するのが大切だって聞いたんだけど、、。

データマイニングとは、膨大なデータの中から知識や情報を発掘するための技術のことだよ

マイニングは、英語で「発掘」を意味する「mining」から来ているんだ

近年、インターネットやスマートフォンの普及、自動車や家電のIoT（Internet of Things）化などの影響で、デジタルデータの流通量は急増しているよ

それに伴って、従来の方法では分析できない膨大な量のデータを、統計学やAIなどを用いて分析するデータマイニングの需要が高まっているんだ

じゃあここからはデータマイニングのメリットを解説していくね

データマイニングのメリットとして、膨大なデータを分類し整理することができる点が挙げられるよ

多くのデータが収集されっぱなしになっていると、欲しい情報を自由に引き出すことができなくて不便だね

データがきちんと整理され活用しやすい状態になっていることで、マーケティングにデータを活かしやすくなるよ

データの関連性を見つけることができるのもデータマイニングの大きなメリットだよ

データマイニングによって、「売れる商品」と「販売時刻」の関連性、「売れる商品」と「販売時期」の関連性などがわかれば、顧客へのより効果的なアプローチに繫げることができるよ

データマイニングによって、事象の予測も可能になるよ

過去のデータを分析することで、これからどのような商品が売れるかなどの予想を立てる事ができるんだ

例えば昨年の同じ時期の販売データを分析したり、同じような気候条件の日の過去のデータを参照することで、需要を予測する事ができるよ

データマイニングには、目的によって「仮説検証」と「知識発見」という2つの種類があるよ

一つ一つ解説していくね

仮説検証型のデータマイニングでは、分析前に立てた仮説に基づいて、課題の解決に必要なデータの収集と分析を行うよ

仮説を立てるには、統計学の知識が必要になるので注意してね

仮説検証では、「ABC分析」や「ロジスティック回帰分析」などの分析手法がよく用いられるよ

知識発見型のデータマイニングでは、事前に仮説を立てず、収集したデータから、新たな知識の発見を目指すよ

AIを活用して、人間には発見できないデータの特徴やパターンを探すことも多いよ

知識発見においては、「マーケット・バスケット分析」や「クラスター分析」などの分析手法がよく用いられるよ

データマイニングで得られる知識は、以下の4つに分類されるよ

この4つの分類は「DIKWモデル」と呼ばれていて、上から順番に有用性が高いとされているよ

じゃあ、ここからはデータマイニングの活用事例を紹介していくね

小売業では、マーケティング施策でデータマイニングが活用されているよ

顧客データや、商品が売れた時の時間・天候・曜日などのデータから、最適な仕入れの量を割り出したり、商品が売れるタイミングを見極めることで顧客への効果的なアプローチをおこなったりしているんだ

データマイニングは医療業界でも活用されているよ

医療は、医師の経験に大きく左右される分野だけど、過去の症例などのデータを分析することで、経験の浅い医師を手助けすることができるんだ

患者の症例と過去のデータを照らし合わせ病気を特定したり、病気の要因を発見したりするのに役立てられているよ

教育の分野では、生徒にあった指導計画の作成に、データマイニングが役立てられているよ

学習状況はテストの結果などのデータを分析することで、生徒ひとりひとりの得意・不得意を把握することができるんだ

データマイニングについて、今日解説した重要なポイントをまとめたよ