データマイニングとは？その方法やツールなどを一挙ご紹介！

DX・AI技術・事例解説

最終更新日：2022/10/27（木）

この記事の目次

データマイニングとは？
データマイニングとデータサイエンスとの違い
データマイニングを行うための準備
データマイニングできるツールをご紹介
最後に

近年、IoTやビッグデータを活用できるツールが多く登場し、企業でも簡単に膨大な量のデータを収集・分析・活用することができるようになりました。収集したデータをビジネスに活かすためには、データをどのように分析していくかの手法を知っておくことが一つのポイントになります。

今回は、データ分析の手法の一つである「データマイニング」について解説していきます。

データマイニングとは？

データマイニングとは、膨大なデータから統計学、パターン認識、AI等のデータ解析の技法を使って情報を抽出し、自動的にその傾向やパターンを見つける分析手法です。通常のデータの抽出方法からは読み取れないような、有益な情報を発掘できるため、データマイニングと呼ばれています。

例えば、顧客の購買データやアンケート結果から顧客分析するといった場面で活用されています。

データマイニングの方法

データマイニングは大きく以下の２つに分類されます。

仮説検証

事前に仮説を立て、その仮説が正しいかを統計的に分析する方法です。

知識発見

機械にデータを学習させることで、データのパターンやルールを見つける方法です。こちらの方法はAI技術を活用しており、膨大なデータの中から自動で有益な情報を取り出すのに有効です。

データマイニングとデータサイエンスとの違い

データサイエンスとは、データを軸とした学問分野のことです。大量のデータを取得して、分析し、課題解決するまでの一連の科学ということになります。一方でデータマイニングはデータサイエンスにおける、データ分析やモデル構築という部分になります。

データマイニングでできること

データマイニングでできることは以下の３点です。

予測する

収集したデータから、データと事象の関連性を見つけることで、事象が発生する確率や発生した要因を明確にします。

例えば、購入した商品・人の膨大なデータを分析することで、どういう商品が、どういう人に売れるのか、また人気が出る商品、商品が売れる時期などが予測可能になります。

分類する

収集したデータを、条件や特徴ごとに分類します。

例えば、商品に興味がある人・ない人を特徴ごとに分類すれば、別の商品ではどうなのか、購入する人の特徴はどういう傾向があるのかといった予測が可能になります。

関連性を見つける

収集したデータの中から、相関関係を見つけたり、抽出したりします。

例えば、売れている商品にどういう共通点があるのか、商品の売れ行きは販売時期や天候に影響されるのかなど、これまで人間が見つけられていなかった意外な関連性を見つけることができます。

データマイニングの業種ごとの活用事例

データマイニングを活用することで、これまで人間が経験や勘で行ってきた業務の精度向上や、より効果的なデータ活用をすることができます。ここで、様々な業種でどのように活用できるか、一例を見てみましょう。

小売

顧客データを分析することで、見込み客を対象商品を購入しそうな顧客に絞ることができます。また、顧客に対するキャンペーンや新製品販売の周知などを効率的に実施できるようになります。

製造

生産設備の情報をリアルタイムに分析することで、設備不良が起こる前に設備の保守や整備を実施できるようになり、安全性や生産性の向上が期待できます。

通信

顧客データを分析することで、顧客の傾向が分かり、顧客ニーズに合った新機種のリリースやサービス開発、価格設定ができるようになります。また、顧客の購買タイミングにあわせたキャンペーンの実施をすることができます。

教育

学生の成績を細かく分析することで、つまずきやすい分野を重点的に解説するような授業設計や学習目標の設定ができ、学生の成績を素早く上げるカリキュラムが作れます。

金融

世界経済、ニュースなどの情報を分析することで、株式の取引相場や顧客の取引数を予測できます。

データマイニングを行うための準備

データマイニングを行うためには、データを扱う上で必要なITスキルを身に着け、必要なデータを準備することが必要になります。それぞれ解説していきます。

必要な教養・スキルを身につける

データマイニングでデータを扱う上で必要なITスキルを３つご紹介します。

プログラミングスキル

データ形式の統一、データ収集のためのバッチ処理などでプログラミングが必要となります。代表的なプログラミング言語は、Python、R言語です。

Pythonは、人工知能において、利用される機会が多い言語です。また、アプリ開発にも使用され、初心者が学びやすいプログラミング言語となっています。

R言語は、Pythonとは異なり、データ解析に特化したプログラミング言語です。

関連：AI開発でPythonが使われるのはなぜ？ライブラリもご紹介

データベーススキル

データを収集する際にデータウェアハウスを使用します。そのため、データベースに関する知識も必要です。また、膨大なデータを扱うことになりますので、より効率的な、データ収集、データ処理、データベース設計が求められます。さらに、大量のデータを扱うため、サーバの負荷が大きくならないように、パフォーマンスを考慮したデータベース設計が必要になります。

ビッグデータ処理スキル

データマニングでは、単純なデータではなく、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを扱います。通常のデータと比べると、容量は大きくなり、そのデータの収集、蓄積、操作にはビッグデータに適した処理技術が必要です。具体的には、Hadoopと呼ばれる、オープンソースのソフトウェアフレームワークなどです。

データの準備をする

データマイニングを行うにはデータの準備が必要です。

まずは、大規模なデータの収集・蓄積が必要です。収集の目安となるレコード数は10万件とされていますが、レコード数は多ければ多いほど、データマイニングの精度・信憑性は高くなります。収集した膨大なデータを保管する場所として、利用されるのがデータウェアハウスと呼ばれる、情報を蓄積するためのプラットフォームです。データウェアハウスにはあらかじめ定義された規則に基づき、データが蓄積されていきます。基本的にはデータを削除することなく、大量のデータを蓄積していきます。

続いてデータを加工します。データ加工の目的は、データの質を向上させ、システムで分析がスムーズにできるようにすることです。データを扱う上では、データの欠損、異常値、項目の重複などがあると、データがうまく分析できなくなり、結果的に精度・信憑性が低下してしまうことがあるため、データ形式を統一したり、データの重複がないように、正規化したりします。

データマイニングできるツールをご紹介

データマイニングを行うにあたって、新たにツール導入を検討する場合もあるでしょう。

近年では様々なツールがあり、どれを導入すべきか迷う方も多いのではないでしょうか。

まずは無料のツールで、データマイニングツールにはどのような機能があり、どのように分析できるのかを体験するとよいでしょう。

ただし、無料のツールは有料のツールに比べ、データ量の制限や、データの事前準備に時間がかかるケースもありますので、本格的に運用する際に不便が発生する場合は、有料ツールの活用を検討すると良いでしょう。

ここでは、無料もしくは普段使っているツールでデータマイニングができるツールをいくつかご紹介します。

Excel
Excelの関数を使用することで、テキストマイニングが可能です。Excel自体はMicrosoft Office内のソフトとなり有料ですが、Excelはパソコンにインストールされている場合が多く、気軽に試すことができます。具体的には、countif関数を使い、単語の使用頻度を数値化し、文字列データとして集計します。ただし、Excel上では単語を切り分けることはできないので、事前に形態素解析で単語を抽出しておく必要があります。

ユーザーローカル
株式会社ユーザーローカルが提供する、オンラインのツールで、無料で使用することができます。テキストマイニングは100000文字までの解析が可能で、ワードクラウドや2次元マップ、階層的クラスタリングや出現頻度スコアが出力可能です。テキストマイニングによる可視化が簡単に体感できるツールと言えるでしょう。

KH Coder
KH Coderとは、樋口耕一氏によって開発された、テキスト型データを統計的に分析するためのフリーソフトウェアです。アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまな社会調査データを分析するために制作され、計量テキスト分析、またはテキストマイニングと呼ばれる方法に対応しています。単語から元の文章を検索する機能や単純な集計や相関図など、基礎的な機能が揃っています。

最後に

データマイニングを活用することで、これまでに気付けなかったデータ同士の関係性やルールを発見することができます。さらに、データマイニングによるデータ分析結果をビジネスに活用することで、これまでにないスピード感や新たな方向性でのビジネスの発展が期待できます。まずは、データマイニングに必要なスキルを身につけ、無料ツールを活用することで、データマイニングによるデータ分析の感覚を掴んでみてはいかがでしょうか。