データマイニング

データという鉱山から知識を掘り出す

データマイニングは、大量のデータの中から統計学や機械学習の手法を用いて、これまで知られていなかった有用な規則や知識を抽出する分析プロセスです。

マイニング（採掘）という言葉の通り、蓄積された膨大なデータという鉱山から、ビジネスや研究に役立つ知識という宝石を掘り出す作業に例えられます。入力は顧客の購買履歴や工場の稼働ログなどの大規模データであり、出力は売上を伸ばすための併売ルールや故障の予兆といった具体的な知見です。単純な集計処理とは異なり、人間が直感では気づけない複雑な相関関係や潜在的なパターンを自動的または半自動的に見つけ出す点に特徴があります。

目的に応じた4つの手法

相関ルールの抽出（アソシエーション分析）は、「商品Aを買う人は商品Bも一緒に買いやすい」といった購買行動の結びつきを発見する手法です。分類と回帰は、過去の実績データを教師データとして学習し、新しいデータがどの区分に属するか、またはどのような数値を予測できるかを特定する手法で、顧客の解約予測や売上予測に活用されます。クラスタリングは、明確な正解ラベルがないデータ群を特徴の似たグループごとに分ける手法で、顧客層を分類してターゲティングを行う際に用いられます。異常検知は、大部分のデータ群が示す通常の振る舞いから大きく外れたものを検出する手法で、クレジットカードの不正利用や工場の機器故障の検知に役立ちます。

データ品質と疑似相関という実務課題

多くの業務システムに散らばる生データには、欠損値や外れ値、表記揺れが多数含まれています。分析アルゴリズムを適用する前に、データクレンジングや特徴量エンジニアリングを丹念に行わなければ、意味のあるパターンは抽出できません。また、分析によって高度な相関関係が見つかっても、それが因果関係を示しているとは限りません。偶然生じた無意味な規則を発見してしまう疑似相関のリスクがあるため、現場の業務知識を持つ専門家が結果の妥当性を検証する運用が欠かせません。現代の実務では、深層学習を用いた高度な予測モデルの構築と並行して、施策の根拠を説明しやすいデータマイニング手法が目的に応じて使い分けられています。