データマイニングとは？実践方法やデータ分析の4つの手法を解説

インターネットや情報技術の発達は、ビジネスにおいてさまざまな情報を活用できる機会を創出し、マーケティングや経営判断における重要な要素です。

膨大な情報のなかから必要なデータのみを抽出し、ビジネスに活用していくことが今後必要になっていきます。

今回は、有益な情報や価値のあるデータを導くために欠かせない、データマイニングについて解説します。

実践方法や解析方法についても紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。

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データマイニングとは

データマイニングは、統計学や機械学習などを活用することで、膨大なデータの中から必要な情報や有益なデータを導き出す手法です。

文字通り、データをマイニング（発掘）する作業です。

デジタル技術の革新に伴いデータの取得と解析が容易になったことで、データを活用するための手段として近年注目されてきました。

現在のビジネスの過程では、多くの情報やデータを収集します。

売上や顧客情報、顧客の対応履歴、市場の推移、地域の消費者データなど、その情報量は膨大かつ多岐に渡ります。

市場や社会の変化が激しい現代では、これらのデータを活用して、状況に合わせた経営判断を行うことや将来の予測を立てることが重要です。

そのため、収集したデータから必要な情報を抜き出すプロセスが必要になります。

そこで、データマイニングという手法が活躍するのです。

データマイニングと統計解析の違い

同じくデータを収集し、解析をする手法に統計解析があります。

統計解析とデータマニングは、大量のデータを収集・探索・分析する点では同じです。

しかし、データマイニングと統計分析は仮説の有無に大きな違いがあります。

統計解析は、データを分析することで仮説を立証するための手段です。

例えば、薬品の効果を実証するために、治験データを収集・分析することで、科学的な根拠を明らかにすることなどが統計分析です。

対して、データマニングは仮説が存在せず、新たな知見の発見を目的としています。

仮説の有無によって、データマイニングと統計解説の違いを区別し、正しい手法を選択できるようにしましょう。

データマイニングの効果

前述の通り、データマイニングはデータを解析することで、新たな知見を獲得するために用いられる手法です。

データマイニングによって得られる知見は多岐にわたり、ビジネスのさまざまな場面に活用できます。

ここでは、データマイニングによって得られる効果について、より詳しく解説していきます。

煩雑なデータの整理

データマイニングを活用することで、ビジネス上で収集した膨大なデータの整理が可能です。

データマイニングは、設定した分類や条件をもとに自動的にデータを分類します。

ビジネスで収集できるデータは多岐にわたり、非常に膨大な量になり、これらのデータを手作業で整理することは困難です。

特に、ビジネス規模の拡大や、営業年数が長くなるほど集まるデータは多くなり、管理に多くの時間とリソースを要します。

これにより、必要なデータを任意のタイミングで活用しやすくなる点がメリットです。

データマイニングをきっかけに、マーケティング施策の立案や経営判断のためにデータを活用・整理できるようになります。

新しい知識の発見

データマイニングによって得られる知識は、DIKWモデルとも呼ばれ、ビジネスへの有用性が提言されています。

• Data（データ）：整理されていない数値
• Information（情報）：「データ」を整理・カテゴライズしたもの
• Knowledge（知識）：「情報」から得られる傾向・知見
• Wisdom（知恵）：「知識」を利用して人が判断する力

これらの知識は、データから知恵の順に有用性が高いものとされていて、ビジネスへの活用が重要です。

データの整理と同じく、膨大なデータのなかから手作業で重要な知識を発見することは困難であり、データマイニングのようなツールなどを用いた手法が必要です。

ただし、分析して求められるデータの有用性を判断するためには、人間の判断が必要になります。

例えば、データマイニングから得られた知識をもとに、有効なマーケティング施策を展開するためには、正しいマーケティングの知識が必要です。

そのため、データの分析を機械的に行い、そのなかから有用な知見を見出す作業を人為的に行うことが理想といえます。

データによる課題解決や業務効率化

データマイニングにより導き出した知識を活用することで、ビジネス上の課題解決や業務の効率改善につなげられます。

収集したデータには、将来起こり得る事象を予測するための情報が含まれています。

例えば、過去の売上データや顧客行動を分析することで、売上や需要を予測することが可能です。

これらの予測をもとに、生産数や業務プロセスを最適化することで、より効率的な業務を進められます。

また、予測に至るための発生原因も追及できることから、課題の発見と解決にも活用できます。

これらの予測や課題発見を活用することで、より効率的なビジネスの展開が可能です。

データマイニングの実践方法

データマイニングを正しく実施するためには、データの収集から解析まで、しっかりとステップを踏んで実践していくことが重要です。

ここでは、データマイニングの実践方法について解説します。

ステップ1：データの収集

まずは、データマイニングの元となるデータを収集します。

データマイニングの精度を高めるためには、より多くのデータを収集することがポイントです。

また、データが多くなればより多くの知見を発見できる可能性もあります。

そのため、データマイニングに取り組むためには、ビジネス上で収集できるさまざまな情報を収集しておくことが必要です。

より多くのデータを収集するためには、DWH（データウェアハウス）を活用することなどが挙げられます。

さらに、より効率的なデータマイニングを行うためには、不要な情報を取捨選択することも検討しましょう。

不要なデータが混ざれば、マイニングの精度が低くなるだけではなく、無駄な時間がかかってしまいます。

ステップ2：収集したデータの整理

収集したデータは、そのままではデータマイニングに利用できないため、適切に整理と加工を行う必要があります。

具体的にはデータの「ノイズ消去」「クレンジング」「正規化」を実施します。

収集したデータには、必要とする数値とは関係のない変動などノイズが含まれていることがあるため除去しましょう。

データノイズの消去ができたら、データのクレンジングを行います。

データクレンジングとは、外れ値や欠損値などのデータのばらつきを修正することで、よりスムーズなデータ解析ができるようにする作業です。

また、重複して登録されているデータを修正するなど、正規化の作業も行いましょう。

データの加工を行う際は、必ずデータの形式が統一されているかも確認が必要です。

例えば、数値の単位がキロメートルかセンチメートルでは、データの結果に大きな差異が生まれてしまいます。

正確なデータマイニングができるように、必ずデータを正しく活用できるように整えましょう。

ステップ3：データマイニング作業

データの収集と整理ができたら、データマイニングの作業に入ります。

データマイニングには2つの手法があり、事前の仮説を用意しているかどうかで使用するべき手法が異なります。

事前に仮説を用意している場合は「機械学習」、事前に仮説を用意している場合は「統計分析」を活用しましょう。

機械学習

機械学習は、AIを活用したデータマイニングの手法です。

現在は、AIやコンピューター技術の発展に伴い機械学習の精度も上がっており、活用の幅が広がっている手法でもあります。

機械学習は、AIが自動的にデータの学習を行い、数値の相関関係やデータの分類を行います。

AIが人間に代わって作業を行うため、事前の仮説立ては不要であり、手作業では見落としてしまう新たな知見を得られることがメリットです。

ただし、複雑なデータ解析ができたとしても、論理的になぜその結果が導き出されるのかを把握することはできません。

機械学習によって導き出されたデータをもとに、結果が導き出される要因をしっかりと見極める作業が必要です。

統計分析

前述の通り、統計分析は仮説の検証に用いられる手法です。

統計学や確率論の知識を用いることで、仮説が正しいかどうかを判断できます。

例えば、「雨が降ると客数が減る」という仮説を証明するために、気象データと客数のデータを解析することで、気象と客数の相関関係の有無が調査可能です。

実際に、経験や感覚で理解できている事象であっても、データはまったく別の結果が示されることがあります。

そのため、統計分析をすることで、データに基づいて正しい結果を導き出せます。

統計学や確率論など、知識を持った人材が必要になりますが、データマイニングツールを使えば知識を持っていなくても分析が可能です。

ステップ4：データを分析する

データの収集ができたら、次に分析します

データを分析する際は、多角的な視点で実施することがポイントです。

ここでは代表的な分析手法を解析していきます。

分析手法1：クラスタリング

クラスタリングとは機械学習の一種であり、データをグループ分けする手法です。

データの類似性の観点でグループに分類することで、データの特徴や構造をとらえる手段として活用できます。

AIがデータごとに特徴を学習し、自動的にグループ分けする仕組みです。

例えば、顧客の属性を分類することで、ターゲットとなるべき市場の分析ができます。

また競合や市場のデータの分析にクラスタリングを活用することで、機械的にデータの分類を行い、市場の分布の確認や空白となっている市場の隙間の発見が可能です。

分析手法2：ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、複数の要因（説明変数）から2値の結果（目的変数）が起こる確率を求める統計手法です。

例えば、商品の購買の有無と、さまざまな要因が及ぼす影響の調査に活用できます。

クーポンメールの送付の有無、自社開発アプリのダウンロード有無の要因が、顧客の購買行動に及ぼす影響を調査するなど、ビジネス上の統計をまとめられる点がメリットです。

分析手法で、商品売上予測や、施策の効果などの検証が可能になり、より効果的なマーケティング施策の展開ができます。

分析手法3：マーケット・バスケット分析（アソシエーション分析）

マーケット・バスケット分析は、購買データを分析し、一緒に購入される製品を調査する手法です。

マーケットバスケット分析で導き出されたエピソードは、「おむつとビールは一緒に購入されることが多い」といったエピソードが代表的です。

おむつを買いに来た父親が、自分のビールも合わせて購入することが多いという結果を、マーケットバスケット分析にて導き出した結果に基づいています。

分析結果を商品の棚割に活用したり、ECサイトのおすすめに掲示することで、より多くの売上獲得につなげられます。

分析手法4：ABC分析

ABC分析はパレート分析とも呼ばれる手法で、指標のなかで重視する評価軸を定め、構成比の多い順に3つのグループ分けを行って分析する方法です。

ABC分析は、「売上上位2割の商品が8割の売上を生んでいる」というパレートの法則に基づいており、グループ分けによって優先度を明確にすることを目的としています。

例えば、商品を売上順で分類すると、売上上位20%をAグループ、下位20%をCグループ、残りをBグループに分類します。

分類によって、ビジネスで最も重視すべき商品が明確になり、販売や営業活動において、注力すべきポイントを明確することが可能です。

分類方法は、売上以外にも在庫数などにも応用でき、発注数の見直しなどにも活用できます。

ステップ5：効果測定をする

データマイニングによって導き出された知見をもとに施策などを展開する場合は、必ず効果測定を実施しましょう。

施策の達成度合いを計測することで、データマイニングが効果的にできていたか確認できます。

また、施策の展開によって得られるデータを蓄積していくことで、新たなデータの取得にもつながり、よりデータマイニングの精度を高めることも可能です。

データマイニングを実施するためのポイント

より精度の高いデータマイニングを実施するためには、膨大なデータの収集と整理が必要です。

ここでは、データマイニングを実施するうえでのポイントについて解説します。

DHW（データウェアハウス）の導入

より多くのデータを蓄積するためには、DHW（データウェアハウス）の導入がおすすめです。

データウェアハウスは、大量のデータを保存するために用いられる倉庫で、ただ単に蓄積を行う場所になります。

同じような仕組みとしてデータベースが存在しますが、データウェアハウスでは原則として、データの更新や削除を行いません。

データを修正せずに常に積み上げていく状態になるため、膨大なデータが蓄積されます。

しかし、蓄積された膨大なデータにこそ多くの知見が含まれており、より多くの発見が生み出せる可能性を秘めています。

より多くの成果を生み出すためには、より多くのデータを収集できるように、データウェアハウスの利用を検討してみましょう。

データクレンジングを徹底する

データクレンジングは、外れ値や欠損値などを修正することで、よりスムーズなデータ解析ができるようにする作業です。

正しくデータクレンジングを行うためには、利用目的やデータの種類に応じたルール決めが必要です。

例えば、電話番号や郵便番号のハイフンの有無、数値の単位の統一など、一定のルールを設けておきます。

クレンジングが正しく行われていないと、データマイニングの結果が異常値となったり、誤った結果を導き出してしまう可能性もあります。

つまり、経営などの大きな判断に対し、不正確なデータを引用してしまう可能性があるのです。

手作業での作業が難しい場合は、ツールの導入を検討するなど、正しい数値が算出できる環境を構築しましょう。

データマイニングを活用して実用的な情報収集を

今回は、データマイニングの実践方法について解説しました。

激しく変化する市場や社会環境に対応していくためには、数値をもとにした予測や、論理的な判断が欠かせません。

ビジネスで得られるデータを蓄積し、正しくビジネスに活かすためのデータマイニングは非常に重要な手法といえるでしょう。

また、分析したデータをもとに適切な施策を展開するためには、マーケティングに関する知識が不可欠です。

そのため、データマイニングの実践とあわせて、マーケブルによる実践的な学習がおすすめです。

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