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データマイニング(data mining)とは?

データマイニングイメージ

データ(data)の山から宝を掘り出す(mining)

データマイニングとは、データの山の中からその中に潜んでいる 有用な情報(パターンやルール)を見つけ出す技術です。 データマイニングにより、購買履歴、サービス利用履歴、クレーム履歴などさまざまな データから、意味のある、そして有益なパターンや関係を見つけ出すことが可能です。

例えばデータマイニングにより、過去の購買履歴から 「おむつを買ったお客さんはビールも良く買う」といったような 情報が発見されます。これによりおむつとビールをならべておけば 売り上げ増加が見込めるといった行動を起こすことが可能となります。

データマイニングの背景

「過去のデータからパターンやルールを見つけ出してそれを有効に活用する」ということは 昔から行われてきたことです。例えば「風が吹けば桶屋が儲かる」というのも 過去の経験(データ)からルールを見つけ出した一例と言えます。

近年の技術の進歩により、私たちはより容易にそしてより沢山のデータを保存することが できるようになっています。このような大容量データから有用なルールやパターンを 見出すために、コンピュータを利用して行うデータ処理技術がデータマイニングです。

データマイニングの効果例

ここではデータマイニングによってどのような効果が得られるかの例を見てみます。

データマイニングにより、ダイレクトメールのリスポンス率を上げる

過去に送ったダイレクトメールのリスポンスがあったかどうかの実績データと、 顧客属性データ(性別、年齢、年収など)から、例えばよりリスポンス率の高い 顧客属性の組み合わせを見つけ出すことができます。これにより、無駄にごみ箱に捨てられてしまう ダイレクトメール数を減らし、より少ないコストで、より多くの収穫を得ることができます。

購買履歴のマイニングにより、顧客が次に買いそうなものを探し出す

インターネットのソフトウエアショップで購入されたソフトウエアの購入履歴データと、 その際の購入者の属性情報から、例えばその人が次にどのようなソフトウエアに 興味を持つかを見つけ出すことが可能です。これにより、次に購入する確率の高い ソフトウエアに絞って案内を行い、売上増加につなげる事ができます。

広さ、駅までの距離などの各種条件からマンション適正価格を査定する

ある地域において、広さや駅までの距離、学校までの距離、何階建ての何回、方向などの各種条件と マンションの価格データのデータマイニングを行い、その中からルールを見つけ出しておくことにより、 例えば新しいマンションの適正価格を知ることができます。これにより、ビジネス上のプランの誤りを 最小限に抑えることができます。

データマイニングの手順

@ まずデータを解析可能な形に整える

データマイニングの対象となるデータは多くの場合、解析することを想定して集められてはいません。 そのためまず最初に、データを解析が行えるような形に整える必要があります。ここで言う「整える」とは 例えば値の入っていないデータを補完したり、特別に離れた例外的なケースを削除したり、 単位がばらばらのデータの単位をそろえたり、などの処理を指します。

また場合によっては、データの収集プロセス自体を見直して、解析に必要なデータを集めなおすようなケースもあります。

A 解析を行ってルールやパターンを見つけ出す

整えられたデータに対して解析を行って、様々なルールやパターンを見つけ出すのが次のステップです。 このステップでは、データマイニングに特化したソフトウエアツールを用いることが一般的です。

B 見つけ出したルールやパターンを有効に活用する

データマイニングの目的は得られた情報を有効に活用することで初めて意味があると言えます。 得られた情報をもとに、それに対応するアクションを取ることで、 売上アップや顧客からの信頼性アップなどの、実質的なメリットに結び付けることができます。


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