データマイニングの分析手法とは？特徴・機能から活用事例まで紹介　

データマイニングは、ビジネスを成功へと導くため、膨大なデータの中から実用的な知見をいち早く見つけ出す手段として知られています。この記事では、データマイニングの詳しい特徴や分析手法を事例を交えながらデータマイニングを紹介します。ぜひ、自社のデータ活用の参考にしてみてください。

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データマイニングの特徴や機能は？

データマイニングは、大量のデータの中に埋もれている意味のある情報や価値のある知識を発見するための技術です。販売履歴やクレジットカードの利用履歴、ウェブサイトのアクセス履歴、GPS（全地球測位システム）から得られる位置情報などの膨大なデータから、一緒に購入されやすい商品やカード不正利用時のパターンといった、役立つ情報を発見することが期待されています。

データマイニングとは

データマイニングとは、ビジネスに関連して収集された大量のデータを解析することで情報を抽出しマーケティングに活かせる知見を得る行為を指します。そしてビジネスのサポートをすることが目的です。データマイニングによって「データ」から「情報」を抽出し、指示やノウハウとしてチームで共有できる「知識」そしてビジネスにおける価値を高める能力である「知恵」ヘと繋げていくことできます。

データマイニングの機能

データマイニングの機能は主に「発生確率の予測」「データの分類」「関連性の抽出」です。蓄積されたデータから事象の関連性を見つけることで、人気が高まりそうな商品や売れる時期、購入確率の高い人などを予測することが可能になります。購入の可能性がある人を特徴別に分類した情報はターゲットをより絞ったマーケティングに役立ち、同時期に売れている複数の商品のデータを分析して共通点を探すことで、これまで見えていなかった関連性に気づくことができるかもしれません。

データマイニングを行う手順

効果的なデータマイニングを実施するためには、データを収集、加工し、核となる分析を行なった後も、要因を特定し、検証や評価を行う必要があります。

1.目的を決めてデータを収集する

データマイニングの精度を上げるためには、まず、目的に沿ったデータを用意することが大切です。それには、膨大なデータをデータウェアハウスなどに蓄積することも欠かせません。

2.データの加工や整理をする

収集したデータには「データクレンジング」と呼ばれる加工・整理が必要になります。収集した直後のデータには、分析の妨げとなる外れ値や欠損値などが含まれており、除去することにより、解析の妨げとなる不必要なばらつきを抑え、解析作業がしやすくなります。

3.データ分析を行う

データクレンジングの後、いよいよ核となるデータの分析になります。「クラスタリング」「マーケット・バスケット分析」「ロジスティック回帰分析」などの手法を用いて、パターンを発見したり、グループ化したりしていきます。

4.分析結果の検証や評価を行う

分析結果が出た後は、要因を特定し、発見したパターンやルールが他のデータでも通用するのかどうか、実際のデータに当てはめて検証や評価をする作業も必要になります。

データマイニングを行うための分析手法

ここからは、データマイニングでよく使用される分析手法である「機械学習」のうち、代表的な手法である「クラスタリング」「マーケット・バスケット分析」「ロジスティック回帰」「主成分分析」「因子分析」について解説します。

機械学習

データマイニングの手法として、AI（人工知能）を活用した機械学習が広く用いられます。事前に仮説を想定する必要はなく、コンピューターがデータを学習しながら膨大なデータの中に潜む項目間の相関関係や傾向などを見つけます。これまで気づかなかった法則や分類が発見できるかもしれません。

クラスタリング

クラスタリングは、データを分類する機械学習手法のひとつです。顧客データをもとに、互いに似た顧客を自動的に集めてグループ化することで、それぞれのグループに適したマーケティング施策につなげることが期待できます。

マーケット・バスケット分析

アイテム（商品）間の関連性を見つけることで新しい知見が得られるのがマーケット・バスケット分析です。関係が薄いように見えていた商品Aと商品Bの関連性を発見できれば、店舗レイアウトの変更や効果的なキャンペーンの実施、ECサイトならおすすめ商品に提示するなどで売り上げ向上に役立てることができます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰では、データと事象の関連性を発見し、将来的な事象の発生確率を予測することが可能です。マーケティング施策に対して、顧客がどのような反応をするか予測し、効果を最大化するために用いられます。

主成分分析

たくさんの量的な説明変数を、より少ない指標や合成変数に要約する手法が主成分分析です。主成分分析を行うことで、そのままでは分かりにくいビッグデータの雰囲気を少数の指標をもとに可視化して、誰もが理解しやすい形にすることが可能です。

因子分析

因子分析は、たくさんの結果の後ろに潜んでいる要因を明らかにする機械学習手法のひとつです。例えば、売り場改革のためにアンケート調査を行い、その結果を分析し、回答者の潜在意識を見つけ出すことで、売り場や品揃えの変更に活かすことができます。

データマイニングの活用事例

いかに既知でなかったことをビッグデータから見つけていくか、データマイニングへの期待は高まっています。次に、データマイニングがさまざまな業界で活用されている事例を紹介します。

生命保険の解約率低下の活用事例

商品と顧客情報をデータマイニングすることで、生命保険の既存顧客の解約などによる離反予測ができます。さらに、解約された案件を分析することで、生命保険の解約率低下につなげたり、新商品のプラン設計にも役立てられます。

住宅ローンの与信審査での活用事例

銀行には大量の顧客データや取引情報データが蓄積されています。それらのデータをマイニングすることで、融資の可否を、顧客の属性から推定できます。また、見込み客を割り出し、アプローチすることも可能です。

クレジットカード不正利用発見での活用事例

購入した商品と決済額など顧客の利用行動を取引データをマイニングすることで解析し、カード盗難やスキミングによる不正利用を検知します。

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まとめ

データマイニングをビジネスに活用することで、新しい法則や知見を獲得し、ビジネスを加速させることができるかもしれません。必要な機能を備えるツールを導入することで、専門的な知識を持つ社員がいなくても、短期間・低コストでデータマイニングが始められます。
この機会にツールの導入も視野に入れながら、データマイニングをビジネスに取り入れてみてはいかがでしょうか。

参照文献

統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測｜‎共立出版（2014）
金融業におけるデータマイニングの応用｜日本オペレーションズ・リサーチ学会（1999）

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