データマイニングの基礎や手法と分析ツールの選び方

データマイニングとは

長らく顧客のニーズを把握する際は、統計解析が用いられてきました。

統計解析とは、あらかじめ仮説を立て、それを解析することにより検証する「仮説検証型」分析手法です。一方、データマイニングは、膨大なデータから仮説を立てる「仮説発見型」分析手法のことを指します。

おむつとビール

データマイニングの考え方が有名になったきっかけは、「おむつとビール」の事例が米紙「ウォール・ストリート・ジャーナル」に取り上げられたことです。

1992年12月23日の「Supercomputers manage holiday stock」と題する記事において、米国のスーパーマーケットチェーンが顧客の販売データを分析したところ、子供を持つ母親は父親にかさばるおむつを購入させ、父親はおむつと一緒にビールを購入する傾向があることを発見し、スーパーはおむつとビールを並べて置くことにより売り上げアップできたと報じました。

分析ツールの選び方

データマイニングをツールとして利用する「マイニングツール」、それと昨今のビジネス環境に欠かせない分析ソリューションの「BIツール」は何が違うのでしょうか？

マイニングツールとは

マイニングツールとは文字通り「データマイニングを行うためのツール」です。分析したいデータを取り込み、分析手法を選択することでデータ間に隠れている関係性を明らかにしたり、事象の発生確率を計算したりと色々な機能で日々のデータ分析をサポートしてくれます。

データマイニングツールには大きく分けて、統計解析ツールや可視化ツールなどの特定の用途に向いた分析ツールと汎用データマイニングツールがあります。分析したいデータに合わせて、適切な分析ツールを選択してください。大量のデータを扱うデータマイニングを行う際は、一部のデータでテスト分析を行い、ある程度仮説が立てられたときに大規模データで仮説を立証するための分析を開始します。そのため、直観的に操作できる操作性が高いツールや、分析の自動処理が可能なツールがおすすめです。

また、データマイニングツールは、有料ソフトだけでなくフリーソフトもあります。目的・予算に応じた分析ツールを選びましょう。

BIツールとは

一方、BIツールとは「BI（Business Intelligence）」という概念にもとづきデータの可視化・分析を提供するツールです。BI（Business Intelligence）とは、「誰もがデータサイエンティストのようにデータ分析できる環境を整え、経営や業務における意思決定を早める」という概念であり、これをツールとして落とし込んだのがBIツールです。

具体的なBIツールの機能としては、OLAP分析やシミュレーション解析といった複数の分析機能が備わっており、マイニングツールのような分析機能も含まれているものが一般的です。そのため、必要なデータを取り込んで分析手法さえ選択すれば、様々な角度からビジネスに有用な知見を導き出したり、リスクの発生確率を計算したりと、いろいろな活用方法があります。

マイニングツールとBIツールの違いまとめ

マイニングツール＝データマイニングを実施するための機能だけが備わっているもの、BIツール＝データマイニングに加えて様々なデータ分析が実現できるものとお考えください。

ただし、昨今のこの領域はツールという観点で言うとどちらも同じような機能が搭載されてきており、その垣根はなくなりつつあることも事実です。

おわりに

今回はデータマイニングの基礎や手法、分析ツールの選び方についてご紹介しました。データマイニング成功のためには分析手法だけでなく、データ分析前の「データクレンジング」（Data Cleansing）も重要です。データクレンジングとは生データにおけるデータの抜け（欠損値）などの不備を修正し、データの品質を高めることを言います。データクレンジングの作業が煩雑である場合は、データクレンジング機能を持つ分析ツールを利用すると良いでしょう。

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