データマイニングは新しい概念ではなく、デジタル革命を伴うものでもありませんでした。 この概念は、1930年代に人気が高まったものの、ほぼ1936世紀前から存在しています。 XNUMX年、アランチューリングは、現在のコンピューターの技術を使用して計算を実行できる万能チューリング機械のアイデアを提案しました。 これは、データマイニングの最初のモデルのXNUMXつでした。
それ以来、私たちは長い道のりを歩んできました。 データマイニングと機械学習は、営業活動から 財務分析 投資目的のため。 その結果、データサイエンティストは、世界中の企業にとってより重要になっています。
データマイニングとは
簡単に言えば、それは明らかにするために大量のデータを分析するプロセスです ビジネス・インテリジェンス それは企業が問題を解決するのを助けることができます、 リスクの軽減、そして新しい可能性をつかむ。 膨大なデータベースで重要な情報を探すことと、山で鉱石を採掘することの類似点が、このシステムの名前に影響を与えました。 どちらの手順でも、隠れた価値を明らかにするために、大量のデータを組み合わせる必要があります。
データマイニングは、これまで手動で回答するには時間がかかりすぎたビジネス上の質問に対する回答を提供します。 ほとんどの場合、ユーザーが見落としがちなパターン、傾向、関係を見つけるのに役立ちます。 これは、さまざまな統計ツールを使用してさまざまな方法でデータを調べることで実現できます。 したがって、この情報は、将来何が起こるかを予測し、ビジネスの成果に影響を与えるための行動を取るのに役立ちます。
データマイニングの使用は、販売およびマーケティング、製品開発、ヘルスケアなどのビジネスセクターで顕著です。 適切に行われると、データマイニングは、顧客についてより深く理解できるようにすることで、競争上の大きな利点をもたらします。 これは最終的に、成功するマーケティング戦略の開発、収益の改善、および適切なコスト管理につながります。
データマイニングの仕組み
膨大な量のデータを調査および分析して、関連するパターンと傾向を見つけることが、データマイニングのすべてです。 上記の利点に加えて、便利な他の領域が含まれます。 データベースマーケティング、信用リスク管理、詐欺の検出、スパムメールのスクリーニング、さらにはユーザーの態度の決定。
一方、データマイニングプロセスにはXNUMXつのステップがあります。 組織は、データを収集してデータウェアハウスにロードすることから始めます。 その後、データはオンプレミスまたはクラウドのいずれかで保存および管理されます。
データへのアクセス者 ビジネスアナリスト、管理チーム、および情報技術の専門家は、それをどのように編成するかを決定します。 その後、アプリケーションソフトウェアが引き継ぎます。 ユーザーの応答に応じてデータを並べ替えた後、エンドユーザーがグラフや表などの共有しやすい形式でデータを表示します。
データマイニングのプロセス
データマイニングには、大量のデータセットから有用な情報を抽出するために、データ収集から視覚化までの一連の段階が含まれます。 データマイニング技術は、基本的に、ターゲットデータセットに関する説明と予測を作成するのに役立ちます。 以下のプロセスは、これがどのように達成可能であるかを明らかにします。
＃1。 ビジネス目標を定義します。
多くの企業がこの重要な段階を見落としがちですが、これはデータマイニングプロセスの最も難しい部分であることがよくあります。
この時点で、データサイエンティストとビジネスの利害関係者は、ビジネス上の問題を確認するために協力する必要があります。 これにより、特定のプロジェクトのデータクエリとパラメータがガイドされます。 ただし、アナリストは、ビジネスコンテキストを完全に理解するために、追加の調査を実施する必要がある場合があります。
＃2。 データの準備：
問題の範囲が特定されると、データサイエンティストは、ビジネス上の重要な質問に簡単に答えるのに役立つデータの収集を特定できるようになります。
データを収集した後、文字通りデータをクリーンアップし、重複、欠落した数値、外れ値などのノイズを取り除きます。 一方、データセットによっては、追加の手順が必要になる場合があります。 特徴が多すぎると後続の計算が遅くなる可能性があるため、目的は次元の数を減らすことです。 すべてのモデルで最適な精度を保証するために、データサイエンティストは、最も重要な予測子を維持するように努めます。
＃3。 モデリングとパターンマイニング：
データサイエンティストは、調査の種類に応じて、シーケンシャルパターン、相関ルール、相関関係など、興味深いデータリンケージを調べることができます。 しかし、高周波パターンは幅広い用途を提供しますが、データの変化はより魅力的であり、潜在的な不正領域を明らかにする可能性があります。
利用可能なデータによっては、データ収集を分類するときに深層学習アルゴリズムが役立ちます。 入力データにラベルが付けられている場合（教師あり学習）、分類モデルまたは回帰を使用してデータを分類するか、回帰のみを使用して特定のタスクの妥当性を予測することができます。
一方、トレーニングセット内の個々のデータポイントは、根本的な類似点を明らかにするために相互に比較され、データセットにラベルが付けられていない場合（つまり、教師なし学習）、それらの特性に基づいて組み立てられます。
＃4。 結果の評価と知識の実装
データが集約された後、結果を調べて理解する必要があります。 結果を確定することになると、それらは有効で、ユニークで、価値があり、理解しやすいものでなければなりません。 この基準が満たされると、組織はこの情報を利用して、目標の達成に役立つ新しい戦略を開発できます。
データマイニングの例
データマイニング技術は、食料品店で広く使用されています。 顧客はいくつかのスーパーマーケットから無料のポイントカードを入手できます。これにより、非会員には利用できない特別割引を利用できます。 つまり、店舗では、カードを使用して、誰が何を購入しているのか、いつ購入しているのか、どの価格で購入しているのかを簡単に追跡できます。 データを分析した後、小売業者はそれを使用して、購入慣行に基づいて顧客にクーポンを提供できます。 また、商品をいつ販売するか、または定価で販売するかを決定することもできます。
企業がサンプルグループ全体をほとんど反映していない選択された情報のみを使用して理論を確立する場合、データマイニングが心配の種になる可能性があります。
データマイニングの手法
膨大な量のデータを意味のある情報に変えるために、データマイニングはさまざまなアルゴリズムと方法論を採用しています。 最も一般的なもののいくつかを次に示します。
＃1。 アソシエーションルール：
「アソシエーションルール」という用語は、データセット内の変数間のアソシエーションを決定するためのルールベースの方法を指します。
組織が異なるアイテム間のリンクをよりよく理解できるようにするマーケットバスケット分析は、基本的にこれらの方法論を採用しています。 企業は、顧客の消費習慣を理解することにより、より強力なクロスセリング戦略と推奨エンジンを開発することができます。
＃2。 ニューラルネットワーク：
ニューラルネットワークは、ノードのレイヤーを介した人間の脳の相互接続をシミュレートすることにより、データの処理を支援します。 入力、重み、バイアス（またはしきい値）、および出力が各ノードを構成します。
出力値が特定のしきい値に達すると、ノードは「起動」または「アクティブ化」して、ネットワークの次のレイヤーにデータを送信します。 教師あり学習を通じて、ニューラルネットワークはこのマッピング関数を学習し、勾配降下法を使用して損失関数に基づいて変更します。
コスト関数がゼロまたはゼロに近い場合に、モデルの精度を確認して正しい答えを生成できます。
＃3。 デシジョンツリー：
このデータマイニング手法は、分類または回帰法を使用した決定のコレクションに基づいて、潜在的な結果をグループ化または予測します。 名前が示すように、ツリーのような画像を使用して、これらの決定の潜在的な結果を示します。
＃4。 K最近傍法（KNN）：
これは、他の利用可能なデータとの近接性と関係に基づいてデータポイントを分類するノンパラメトリック手法です。 この手法は、比較可能なデータポイントが近くで検出できることを前提としています。 その結果、を使用してデータポイント間の距離を決定しようとします ユークリッド距離、次に、最も一般的なカテゴリまたは平均に基づいてカテゴリを割り当てます。
データマイニングのアプリケーション
ビジネスインテリジェンスおよびデータ分析チームは、組織や業界の洞察を得るためにデータマイニング技術をますます使用しています。 以下は、データマイニングアプリケーションの例です。
販売予測
販売予測 データマイニングアルゴリズムによって明らかにされたリンクを利用するXNUMXつの方法です。
何がいつ売れるかに関するビジネス上の問題に答えるためのデータマイニングツールの使用は、売上予測として知られています。
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たとえば、ウォルマートは、データマイニング担当者が収集したデータを多用しています。 ウォルマートの調査によると、この地域で暴風雨の警告があった場合、個人はイチゴのポップタルトを購入する可能性が高くなりました。 その後、イチゴのポップタルトはウォルマートによって戦略的にチェックアウトに配置されました。
ウォルマートのビジネス上の質問（ハリケーンが近づいているときに顧客は何を購入しますか？）は、チェックアウト時の衝動買いを増やすことでデータマイニングによって解決されました（人々はより多くのイチゴポップタルトを購入します）。
ただし、これはデータマイニングのかなり広い定義です。 みんなの行動を予測しようとしています。
市場セグメンテーション
市場セグメンテーション データマイニングの最も強力な機能のXNUMXつです。 これは、グループ化の一形態と考えることができます。
企業は、収集した情報を調べて、年齢や性別などの基準に基づいてビジネス上の意思決定を開始する場合があります。
たとえば、iPhoneの購入に関する情報を収集するとします。 データを組み合わせると、30歳未満の人がiPhoneを購入する可能性が高いことがわかります。 データサイエンティストは、30歳未満の人々に広告をターゲティングするようにAppleのマーケティングチームにアドバイスすることができます。
私たちは何を売りたいかを知っており、誰に売り込むべきかを理解しようとしているので、ここで予測モデルを構築しています。
これはほんの一例です。 より具体的にすることができます。 性別、人種、クレジットスコアに基づいて市場をさらに分割する場合があります。 次に、iPhoneのターゲット市場は、優れた信用格付けを持つ30歳未満の白人女性であることがわかります。
セグメンテーションの可能性は無限であり、あなたが持っているデータにのみ依存します。
教育
教育機関は、生徒の人口と成功を促進する環境をよりよく理解するためにデータの収集を開始しました。 基本的に、より多くのコースがオンラインプラットフォームに移行するにつれて、インストラクターは、キーストローク、学生のプロファイル、クラス、大学、費やした時間など、さまざまなディメンションとメトリックを使用してパフォーマンスを追跡および評価できます。
運用の最適化
プロセスマイニングは、データマイニング技術を利用して、運用タスク全体のコストを削減し、企業がより効率的に運用できるようにします。 これは、ビジネスオーナーがコストのかかるボトルネックを特定し、意思決定を改善するのに役立ちます。
データマイニングとは？
データマイニングは、ほとんどの企業が生データを意味のある情報に変換するために利用する概念です。 企業は基本的に、ソフトウェアを使用して大量のデータの傾向を探ることにより、顧客について詳しく知ることができます。 これにより、彼らはより成功したマーケティングキャンペーンを設計し、売上を改善し、コストを削減することができます。 データマイニングには、効果的なデータ収集、ウェアハウジング、およびコンピューター処理がすべて必要です。
データマイニングの用途は?
データマイニングの使用は、販売およびマーケティング、製品開発、ヘルスケアなどのビジネスセクターで顕著です。 適切に行われると、データマイニングは、顧客についてより深く理解できるようにすることで、競争上の大きな利点をもたらします。 これは最終的に、成功するマーケティング戦略の開発、収益の改善、および適切なコスト管理につながります。
データマイニングとその仕組み
組織は、データを収集してデータウェアハウスにロードすることから始めます。 その後、データはオンプレミスまたはクラウドのいずれかで保存および管理されます。 データには、ビジネスアナリスト、管理チーム、および情報技術スペシャリストがアクセスし、データを整理する方法を決定します。 その後、アプリケーションソフトウェアが引き継ぎます。 ユーザーの応答に応じてデータを並べ替えた後、エンドユーザーがグラフや表などの共有しやすい形式でデータを表示します。
3種類のデータマイニングとは?
データ マイニングのいくつかのタイプは次のとおりです。
- クラスタリング。
- 予測。
- 分類。
データマイニングの7つのステップとは?
- データクリーニング。
- データ統合。
- データ削減
- データ変換。
- データマイニング。
- パターンの評価
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