現在、企業はこれまでよりも多くのデータを自由に利用できます。 ただし、膨大な量のデータがあるため、膨大な量の構造化データと非構造化データを理解して改革を実施することは非常に難しい場合があります。 この問題は、効果的に対処されない場合、すべてのデータの価値または妥当性を低下させる可能性があります。 データマイニングは、企業がデータのパターンを探して、ニーズに関連する洞察を得るプロセスです。 言い換えれば、両方 ビジネス・インテリジェンス そしてデータサイエンスは間違いなくそれを必要とします。 基本的に、組織はさまざまなデータマイニング手法を使用して、生データを有用な洞察に変えることができます。 これらは、最先端の人工知能からデータ準備の基礎にまで及びます。これらはすべて、データ投資を最大限に活用するために重要です。
したがって、この投稿では、データマイニングの手法とプロセスについて知っておくべきすべてのことを深く掘り下げていきます。 しかし、あなたが何に取り組んでいるのかを確実に知るために、私たちの投稿をチェックしてください データマイニングの定義、重要性、アプリケーション、およびベストプラクティス 基本に精通するために。
それでは、ボールのローリングを設定しましょう…
データマイニングの手法と手順
以下は、データマイニングプロセス中にすべてのビジネスがいずれかの時点で必要とするデータマイニング手法またはステップの包括的なリストです。
＃1。 データのクリーニングと準備
データのクリーニングと準備は、データマイニングプロセスの重要なステップです。 さまざまな分析手順で役立つようにするには、生データをクレンジングして構造化する必要があります。 データモデリング、変換、データ移行、 ETL、ELT、データ統合、および集約は、多くの場合、データのクリーニングと準備の側面です。 一般に、これはデータの最適な使用法を決定する上で重要なステップです。 これは、その基本的な機能と属性を理解することも意味します。
データのクリーニングとビジネスの準備の重要性は自明です。 この最初の段階をスキップすると、データは組織にとって無意味であるか、その品質のために信頼できないものになります。 企業は、データ、分析結果、およびそれらの結果の結果として実行されるアクションを信頼できる必要があります。
＃2。 追跡パターン
パターン認識は、基本的なデータマイニング手法です。 ビジネスの成果に関する知識に基づいた結論を引き出すために、データの傾向やパターンを検出して追跡する必要があります。
たとえば、企業が売上データのパターンに気付いた場合、行動を起こすための基盤があります。 情報を活用する必要があります。 また、特定の人口統計で特定の製品が他の製品よりも売れ行きが良いことを企業が発見した場合、この情報を利用して同様の製品やサービスを開発したり、このグループの元の製品をより適切に在庫したりできます。
＃3。 分類
さまざまなタイプのデータにリンクされた多数の品質は、多くの場合、いくつかの分類データマイニング手法を使用して分析されます。
組織は、さまざまなデータの種類の主要な特性を特定した後、リンクトデータを分類または分類できます。 これは、たとえば、企業がドキュメントから保護または編集する可能性のある個人を特定できる情報を認識するために不可欠です。
＃4。 協会
「関連付け」という用語は、統計と多くの共通点があるデータマイニング手法を指します。 これは、特定のデータ（またはデータ駆動型イベント）が他のデータまたはデータ駆動型イベントに接続されていることを示しています。 言い換えれば、これは、あるデータ駆動型イベントの存在が別のイベントの可能性を示す、共起の機械学習の概念に匹敵します。
さらに、相関は、関連の概念に類似した統計用語です。 これは、データ分析により、ハンバーガーの購入にはフライドポテトの購入が一般的に伴うという事実など、XNUMXつのデータの発生の間に関連性があることが明らかになったことを示しています。
＃5。 外れ値の検出
データセットの不規則性は、外れ値の検出によって検出されます。 企業がデータに異常を発見すると、その理由を理解し、企業の目標を達成するために将来の発生を計画することが容易になります。 たとえば、特定の時間帯にクレジットカードのトランザクションシステムの使用が増加している場合、企業はこの情報を使用して、理由を解明することにより、その日の残りの売上を最適化できます。
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＃6。 クラスタリング
クラスタリングは、視覚的な方法を使用してデータを理解する分析戦略です。 グラフィックスは、データの分布が特定のメトリックに関連している場所を示すために、クラスタリング手法によって使用されます。 ただし、これらのデータ分布を表すために、クラスタリング手法では多くの場合、異なる色が使用されます。
一方、クラスター分析はグラフ手法で最適に機能します。 ユーザーは、データ分散がどのように機能するかを視覚的に観察し、特にグラフとクラスタリングを使用して、ビジネス目標に関連する傾向を検出できます。
＃7。 回帰
回帰手法は、変数間のデータセットの関係の性質を判断するのに役立ちます。 場合によっては、関連が因果関係にある可能性がありますが、他の場合には、それらは単なる相関関係である可能性があります。 回帰は、変数がどのように関連しているかを判断するための単純なホワイトボックス手法です。 そして、回帰手法の適用に関しては、 予報 そしてデータモデリングがリストのトップにあります。
＃8。 予測
予測は分析のXNUMXつの分野のXNUMXつであり、データマイニングの特に強力な側面です。 予測分析 現在または過去のデータで観察された傾向を将来に拡張することによって機能します。 その結果、企業は将来どのような傾向がデータに現れるかについての洞察を得ることができます。
予測分析の使用は、さまざまな方法で実行できます。 機械学習と人工知能の側面は、いくつかのより高度なものの不可欠な部分です。 一方、予測分析は、これらの手法に依存する必要はほとんどありません。 より単純なアルゴリズムで動作します。
＃9。 シーケンシャルパターン
このデータマイニング手法は、事前に決定された順序で発生する一連のイベントを明らかにすることに重点を置いています。 トランザクションデータのマイニングに非常に役立ちます。 この方法では、たとえば、靴のペアなど、最初の購入後に取得する可能性が高いアパレルのセグメントを開示できます。
シーケンシャルパターンを理解することで、企業は売り上げを伸ばすためにクライアントに追加の製品を推奨することができます。
＃10。 デシジョンツリー
デシジョンツリーは、企業がデータを効果的に収集できるようにする予測モデルの形式です。 デシジョンツリーは技術的には機械学習の一種ですが、その単純さから、より一般的にはホワイトボックスバージョンと呼ばれます。
ユーザーは、決定木を使用して、データ入力が出力にどのように影響するかを簡単に確認できます。 たとえば、ランダムフォレストは、複数の決定木モデルを組み合わせて作成される予測分析モデルです。 複雑なランダムフォレストモデルは、「ブラックボックス」機械学習手法と呼ばれます。 これは、それらの出力が、それらの入力に基づいて解釈するのが必ずしも簡単ではないためです。 ただし、ほとんどの場合、この基本的な種類のアンサンブルモデリングは、決定木だけに依存するよりも正確です。
＃11。 統計的手法
統計的手法は、データマイニング分析の大部分の中心です。 さまざまな分析モデルは、特定のビジネス目標の達成に役立つ可能性のある数値を生成する統計的アイデアに基づいています。
たとえば、画像認識システムでは、ニューラルネットワークは、さまざまな重みとメトリックに基づく高度な統計を使用して、画像が犬か猫かを識別します。
さらに、統計モデルは、人工知能のXNUMXつの主要な分野のXNUMXつです。
一部の統計手法には静的モデルがありますが、機械学習を使用する他の手法は時間の経過とともに向上します。
＃12。 視覚化
データマイニングのもうXNUMXつの重要な側面は、データの視覚化です。 それらは、見られるかもしれない感覚的経験に基づいたデータへのアクセスをユーザーに提供します。
今日のデータの視覚化は動的であり、リアルタイムでデータをストリーミングするのに役立ち、さまざまなデータの傾向とパターンを明らかにするさまざまな色によって区別されます。
また、ダッシュボードは、データの視覚化を使用してデータマイニングの洞察を明らかにするための強力なツールです。 そのため、統計モデルの数値出力だけに依存するのではなく、組織はさまざまなメトリックに基づいてダッシュボードを作成し、視覚化を使用してデータのパターンを視覚的に強調することができます。
＃13。 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人工知能や深層学習で頻繁に登場する機械学習モデルの一種です。 ニューラルネットワークは、今日使用されているより正確な機械学習モデルのXNUMXつです。 それらの名前は、ニューロンが人間の脳で機能する方法を反映するさまざまな層を持っているという事実の結果です。
ニューラルネットワークはデータマイニングに役立つツールですが、組織はそれを採用する際に注意を払う必要があります。 これは、これらのニューラルネットワークモデルの一部が非常に複雑であり、ニューラルネットワークがどのようにして結果に到達したのかを最初に把握するのが難しいためです。
＃14。 データウェアハウジング
データマイニングプロセスのデータウェアハウジング段階は非常に重要です。 データウェアハウジングでは、構造化データをリレーショナルデータベース管理システムに保存して、ビジネスインテリジェンス、レポート、および基本的なダッシュボードの分析を行うことができます。
最近では、クラウドデータウェアハウスと、Hadoopなどの半構造化および非構造化データリポジトリのデータウェアハウスがすぐに利用できます。
データウェアハウスはかつて履歴データの保存と分析に使用されていましたが、現在では多くの最新のアプローチで詳細なリアルタイムのデータ分析を提供できます。
＃15。 長期記憶処理
長期間にわたってデータを解釈する機能は、長期記憶処理と呼ばれます。 ここで、データウェアハウスの履歴データが役立ちます。
基本的に、企業が長期間にわたって分析を実行できる場合、そうでなければ気付くのが難しい可能性のあるパターンを見つけることができます。 たとえば、企業は、数年の期間にわたる減少を分析することによって、財務の解約率を下げるための微妙な兆候を発見する場合があります。
＃16。 人工知能と機械学習
機械学習と人工知能（AI）は、最先端のデータマイニングテクノロジーのXNUMXつです。 大量のデータを処理する場合、ディープラーニングなどの高度な形式の機械学習により、非常に正確な予測が可能になります。 その結果、コンピュータービジョン、音声認識、自然言語処理を適用した高度なテキスト分析などのAIアプリケーションで価値があります。
これらのデータマイニングアプローチは、半構造化データと非構造化データでうまく機能し、価値を引き出します。
クラウドとデータマイニングの未来
データマイニングの拡大は、クラウドコンピューティングテクノロジーによって加速されています。 クラウドテクノロジーは、ほとんどの企業が処理しなければならない今日の高速で大量の半構造化および非構造化データに完全に適合しています。 クラウドの弾力性のあるリソースは、これらの膨大なデータ需要を満たすために迅速に拡張できます。 その結果、クラウドはさまざまな形式でより多くのデータを保持できるため、そのデータを洞察に変えるには、より多くのデータマイニングテクノロジーが必要になります。 AIや機械学習などの高度なデータマイニング技術もクラウドサービスとして利用できます。
しかし、クラウドコンピューティングの将来の進歩により、間違いなく、より強力なデータマイニングツールの需要が高まるでしょう。 AIと機械学習は、今後XNUMX年間で、現在よりもはるかに普及するでしょう。
データマイニング：キックオフ
データマイニングは、関連するテクノロジーにアクセスすることで開始できます。 また、データマイニングはデータの取り込み直後に開始されるため、データマイニング分析に必要なさまざまなデータ構造をサポートするデータ準備ソリューションを見つけることが重要です。 企業はまた、前述の戦略を使用してデータを調査するために、データを分類する必要があります。 この分野では、最新のデータウェアハウジング、および多数の予測アルゴリズムと機械学習/AIアルゴリズムが役立ちます。
ただし、単一のツールを使用して、これらの個別のデータマイニングプロセスのすべてに組織を支援することができます。 企業は、これらのさまざまなデータマイニングプロセスを実行する単一の場所を持つことにより、信頼できるデータに必要なデータ品質とデータガバナンスの制御を強化できます。
ファイブ ファイブ データ マイニング テクニックとは?
主なデータマイニング手法には、次のものがあります。
- 分類分析。
- 相関ルール学習
- 異常または外れ値の検出
- クラスタリング分析
- 回帰分析
XNUMX つのデータ マイニング手法とは
データマイニングの世界には実際にはXNUMXつ以上の手法がありますが、そのうちのいくつかには次のものが含まれます。
- 回帰（予測）
- アソシエーションルールディスカバリー（記述的）
- 分類（予測）
- クラスタリング（記述的
3種類のデータマイニングとは?
データ マイニングの種類は次のとおりです。
- クラスタリング
- 予測
- Classification
最適なデータ マイニング手法とは?
人工知能ベースの機械学習モデルでは、ニューラル ネットワークも最もよく使用されるデータ マイニング技術 (AI) の XNUMX つです。 脳のニューロンと同様に、データの関係を検出しようとします。 ニューラル ネットワークの多くの層が連携して、データ分析から非常に正確な調査結果を提供します。
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