データマイニングとは：範囲、キャリアの機会

何らかの形や形のデータが常に私たちを取り囲んでいます。 スマートフォンでもラップトップでも、どのアプリケーションを使用しても、大量の貴重なデータが生成されます。 このデータは、洞察を収集してビジネス上の意思決定を行うことを検討している企業にとって非常に有益です。

したがって、データ分析は、広範囲にわたるすべての企業にとって絶対的な救世主であり、はるかに計算された意思決定を行うのに役立ちました。 ただし、データ分析は、データサイエンスプロセスの最終段階のようなものです。 それはすべて、データを適切に収集および収集することから始まります。これは、データマイニングとして知られているものです。 データ分析とデータサイエンスの初心者の場合、 upGradのデータサイエンスプログラムは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

データマイニングのプロセスは、見た目ほど簡単ではありません。この分野から始める場合は、データマイニングに関するすべての内容、方法、および理由を知る必要があります。 この記事では、データマイニングの基本をより厳密に理解するのに役立つさまざまなニュアンスについて説明します。

データマイニングの目的は何ですか？

データマイニングの目的は、さまざまなソースからデータを収集し、それらを1つの内部で取得することです。 マイニングとは、データを収集し、適切な形式に変換し、処理し、そこから関連する洞察を抽出することです。

データマイニングは、大量のデータから傾向を検出し、結果を予測し、ターゲットオーディエンスをモデル化し、顧客の行動や感情に関する洞察に満ちた情報を収集するのに役立ちます。 これらの洞察を使用して、企業はそれに応じて適応し、可能な限り最高のサービスを提供できます。

さまざまなデータマイニング操作を詳しく見ていきましょう！

データマイニングはどのように機能しますか？

データマイニングは段階的なプロセスであり、大まかに次の段階で構成されます。

• 必要な種類のデータを選択して、ターゲットデータセットを構築します。
• データを探索して前処理し、一貫した形式にします。
• セグメンテーションルールの作成、ノイズのクリーニング、異常チェックの実行、欠落値の入力などによるデータの準備。
• 最後に、マイニングされたデータで機械学習アルゴリズムを使用して物事を成し遂げる段階になります。

機械学習に関しては、よく使用される学習アルゴリズムの種類を次に示します。

• 教師あり機械学習アルゴリズム
  • 構造化データの並べ替えと配置に。
  • 分類方法は、既知のパターンを把握するために使用され、新しい情報に適用されます（たとえば、入力された電子メールレターをスパムまたは非スパムとして分類します）。
  • 次に、回帰が実行され、温度や速度などの特定の値が予測されます。
  • 回帰が完了すると、正規化が実行されて、データセットの独立変数が平坦化され、データがよりまとまりのある形式に再編成されます。
• 教師なし機械学習アルゴリズム
  • ラベル付けされていないさまざまなデータセットを探索するため。
  • クラスタリングプロセスは、異なるパターンを持つ類似データのクラスター/グループ/構造を形成するために使用されます。
  • 相関ルールは、入力データの変数間の関係を識別するために使用されます。
  • 次に、要約は、結果の報告とデータの視覚化に使用されます。
• 半教師あり機械学習アルゴリズム：このアプローチでは、教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムの両方を組み合わせて使用​​します。
• ニューラルネットワークの学習：ニューラルネットワークは、脳の構造と機能を構成する生物学的ニューロンネットワークからインスピレーションを得ています。 これらは、より複雑なタスクや操作に取り組むための自己学習モデルを構築するために使用される、より複雑なシステムです。

最もよく使用されるデータマイニング手法

上記の方法は、マシンが自分で学習できるようにするために使用されます。 これらの手順には、次の手法に基づくさまざまな統計およびパターン認識戦略が含まれます。

• 分類とクラスタリング：これは、データセット内のグループ、クラスターを検出するプロセスです。 教師あり学習の場合は分類が使用されますが、教師なし学習の場合はクラスタリングが使用されます。 たとえば、過去1か月の顧客の購入に基づいて、顧客を「低支出」と「高支出」にグループ化し、この分類（またはクラスタリング）に基づいて、これらのマーケティング戦略を改善できます。グループ。
• パターン検出：パターンの追跡と検出には、特定の間隔でデータセットの偏差を認識することが含まれます。 たとえば、Webサイトのトラフィックは、1日の特定の時間にピークに達する可能性があります。 これらのパターンは、人々がサービスにどのように関与しているかについて多くを明らかにしています。
• アソシエーション：アソシエーションは、パターンを追跡し、依存関係とアソシエーションを分析するプロセスです。 たとえば、顧客は携帯電話を購入するとモバイルカバーを購入する傾向があります。この単純な関連付けは、マーケティング活動に役立ちます。
• 回帰分析：回帰分析とは、さまざまな変数を特定し、調査しているメトリックへの影響を分析することです。 たとえば、冷たい飲み物の売り上げは温帯に直接関係します。
• 外れ値の検出：外れ値は、他のデータの大部分とは一見異なる特徴を持つデータ値です。 このような外れ値を検出して削除することは、正確なデータ分析に不可欠です。
• 予測：データマイニングは、独立変数が将来どのように変更される可能性があるかを後で予測できる予測モデルの構築に役立ちます。 たとえば、eコマースビジネスでは、顧客データと販売データを使用して、返品または交換される可能性のある製品を予測するモデルを開発できます。

明らかに、データマイニングは多くのことに非常に役立ちます。 後で、データサイエンスを使用しながら、さまざまな範囲と機会を確認します。 今のところ、データマイニングのいくつかの課題について少し話しましょう。

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データマイニングの課題

データ分析を始めたばかりで、データマイニングに精通している場合は、この分野が直面しているさまざまな課題を理解することが重要です。 ここにあなたが注意しなければならないいくつかのそのような挑戦があります！

過剰なデータ

これは明らかな課題ですが、何があっても繰り返す必要があります。 データベースは時間とともに大きくなり、バラバラになり、データベースを包括的に理解することが難しくなっています。 この課題は、次の3つの方法で現れます。

• 重要な要素や要素を認識することによるデータのセグメンテーション。
• 外れ値を削除したり、欠落した値を埋めたりするなどして、ノイズをフィルタリングします。
• 収集したすべての情報をビジネスプロセスに統合するデータをアクティブ化します。

上記の3つのステップはすべて、何らかの機械学習アルゴリズムを正常に解決する必要があります。

プライバシーとセキュリティの懸念

データマイニングは、簡単に識別できるデータと情報を直接処理します。 その結果、プライバシーとセキュリティは常に大きな課題の1つでした。 さらに、データの盗難や侵害の歴史を考えると、あらゆる形式のデータ収集に一定の不信感が生じる傾向があります。

さらに、GDPRにより、EUで収集されたデータの使用に関して厳格なコンプライアンスと規制があります。 それはまた、彼らの頭の中でデータマイニングと収集操作を変えました。 本当に考えてみると、データマイニングを簡単に監視の形に変えることができることがわかります。 ユーザーの行動、消費習慣、広告との相互作用、および良い目的と悪い目的の両方に使用できる多くの情報について学ぶことができます。 マイニングと監視の間の細い線は目的にあります。 データマイニングは常に、より良いユーザーエクスペリエンスを提供することです。

その結果、マイニングされたすべてのデータが許可なく変更、変更、またはアクセスされないようにすることが重要です。 次のことを確実にするために実行できるいくつかの手順を次に示します。

• 暗号化メカニズム
• さまざまなアクセスレベルと権限
• ネットワークの一貫したセキュリティ監査。
• 個人的な責任と実行の明確な結果。

データトレーニングセット

最終的な機械学習アルゴリズムをより効率的にするには、必要な原因に対応する適切な量のデータを機械に供給する必要があります。 これは確かに、これらの主な理由のために言うよりも簡単なことです。

• データセットは代表的なものではありません。 たとえば、患者を診断するためのルールを検討してください。 必要な柔軟性を提供するさまざまな組み合わせの幅広いユースケースが存在する必要があります。 したがって、これらのルールが成人の診断に基づいている場合、子供への適用は不正確になります。
• 境界ケースがありません。 境界の場合は、マシンが1つのものと別のものの違い、たとえば猫と犬の違いを明確に認識できるようにします。 マシンには、両方のクラスに固有の一連のプロパティが必要です。 さらに、例外のリストも必要です。
• 適切な情報の欠如。 適切なトレーニング効率を達成するには、オブジェクトのクラスと条件が明確に定義された十分なデータをアルゴリズムに供給する必要があります。 このプロセスのあいまいさは、通常、データの全体的な混乱につながります。 たとえば、猫と犬を区別する一連の機能があいまいすぎる場合、マシンは両方を「哺乳類」とラベル付けするだけかもしれません。

データセットの精度

ビジネス上の問題を解決する価値があるためには、マイニングされたデータは完全で、正確で、信頼できるものでなければなりません。 これらの要因が満たされない場合、データはしばしば間違った解決策を示します。 正確性、信頼性、完全性をチェックするのに役立つように設計された多数のアルゴリズムがあります。 ただし、全体としては、必要な情報と実行する必要のある操作についての理解に大きく依存します。

データセットのノイズ

ノイズの多いデータは、データマイニングを使用する際の最大の課題の1つです。 ノイズは、事業運営に何の価値ももたらさないものと考えてください。 したがって、重要なアルゴリズムやプロセスに取り組む前に、それを除外して、主な作業がノイズではなくユーザーデータに集中するようにする必要があります。 データのノイズは問題固有であるため、あなたの場合、必要な情報を提供しないそのようなデータはノイズが多くなります。

ノイズに加えて、次の2つのことにも対処する必要があります。欠落している値と破損している値です。

これらの要因は両方とも、最終結果の品質に影響を与え、ビジネス上の意思決定に影響を与えます。 予測、分類、またはセグメント化を実行しているかどうか–ノイズの多い値や欠落している値は、まったく異なる方向に進む可能性があります。

ここで、データマイニングの範囲について詳しく説明し、企業にとってのデータマイニングの利点を探りましょう。 また、実際のデータマイニングのさまざまな例といくつかの重要なトレンドを確認します。これにより、データマイニングの分野であなたを待っているキャリアの機会の種類がわかります。

企業にとってのデータマイニングのメリット

企業がデータ主導の意思決定を行うのを支援するという包括的な利点とは別に、データマイニングの他のいくつかの利点があります。 これらは、企業が顧客体験と関係を改善し、チームとの関係を強化するのに役立つような利点です！

• 不正の可能性の検出：データマイニングは、潜在的な不正行為を検出する上で企業にとって有益です。 たとえば、POSデータの分析により、小売業者は過去の不正取引に関する洞察を得ることができ、何らかの形のパターン検出につながります。 銀行やその他の金融機関は、このような手法を使用して、欠陥のある可能性のある顧客を特定します。
• マーケティングの最適化：古いキャンペーンに関連するデータを収集することで、企業は何が効果的で何が効果的でないかを把握できます。 これにより、パーソナライズに基づいた、より魅力的なマーケティング手法を思いつくことができます。
• 意思決定の改善：データマイニングにより、企業は経験や直感だけに頼るのではなく、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。 たとえば、直感的には、特定の製品がその価格のために販売されていないと言う場合があります。 一方、分析により、実際には流通チャネルが少ないことが原因であることが明らかになります。 このような洞察により、企業は根本的な問題を解決することができます。
• チームの結束性の向上：データマイニングは、外部の顧客対応業務と同様に、内部の問題にも役立ちます。 企業はデータを使用して、従業員の行動やエンゲージメントを把握し、それに応じて報酬を与えたり、必要に応じて従業員の成長を支援したりできます。 その意味で、データマイニングはチーム全体の結束を改善するのに役立ちます。

実世界のシナリオでのデータマイニング

中小企業から大企業まで–文字通り、今日のすべての組織は、何らかの形でデータマイニングの恩恵を受けています。 彼らはコストを削減し、収益を増やし、顧客サービスを強化し、より多くの顧客を集めました。 データマイニングが組織にとってゲームチェンジャーであることが証明された実際のユースケースを次に示します。

企業がデータをドルに変換する方法の実際の例をいくつか見てみましょう。

• 適切なフォローアップ戦略を使用してコンバージョンを40％増加：Envelopesは、顧客に適切な郵送戦略を見つけることで、顧客維持を改善しました。 バウンス率を分析し、ウェブサイトを離れる顧客のパターンを見つけた後、訪問者がウェブサイトをバウンスしてから48時間後にメールを送信することにしました。これにより、1日以内にフォローアップメールを送信するよりもコンバージョン率が40％高くなりました。
• 製品設計の改善と市場シェアの拡大：大手CPG企業は、デンタルケア製品の市場シェアを改善したいと考えていました。 そのために、彼らはデータ分析会社と協力して、独自のAWSデータベースやソーシャルプラットフォームなど、さまざまなソースからデータをマイニングしました。 彼らは、他の手法を含むテキストおよび回帰分析を使用して、250,000を超える顧客行動パターンを分析しました。
• マーケットバスケット分析：マーケットバスケット分析では、関連付けを使用して、個々の顧客が購入する可能性のあるアイテムを特定します。 この例として、Amazonのレコメンデーションエンジンがあります。このエンジンは、ユーザー履歴、放棄されたカートや履行されたカート、紹介サイトなどのデータを分析して、パーソナライズされた広告を提供します。

ご覧のとおり、データマイニングは、あらゆる規模のさまざまな組織で使用されています。 これは、データマイニングと分析の世界に関心のある人々が利用できる機会とキャリアパスに直接反映されます。 切望されている洞察を収集するためのツールとしてのデータマイニングの重要性は、すぐになくなることはなく、今後の傾向はその証拠です。 それを少し見てみましょう！

データマイニングのトレンドと最新の開発

パターン検出、分類、クラスタリング、回帰分析などの手法は、これまで広く使用されてきました。 しかし、継続的な技術の進歩は、テーブルに何か新しいものをもたらし続けています。 これは、分析用のより優れたデータセットを提供しながら、前に説明した課題を解決しようとしているデータマイニングのいくつかの傾向です。

• セキュリティの課題の解決：過去にさまざまなセキュリティの問題が発生した後、データマイニングは、データの安全性を維持する上でより慎重になっています。
• 分散データマイニング：今日、データはさまざまな場所やデバイスに保存されているため、そのような異種データをマイニングし、分析のために一貫性のある構造化するための高度なアルゴリズムと手法が開発されています。
• 空間データマイニング：空間データマイニングは、地理的、天文学的、および環境的データと関係があり、トポロジーと地理に関するパターンと洞察を見つけます。 これは、地図作成ビジネス、旅行、ナビゲーション、または政府サービスで運営されているビジネスに非常に役立ちます。

結論は

データマイニングは、精巧なデータ分析プロセスの最初のステップです。 したがって、それを正しくすることは非常に重要です。 マイニングされたデータに問題があると、機械学習モデルのトレーニングに誤りが生じ、結果が不正確になる可能性があります。 結果として、データマイニングは注意と注意を払って追求されるべきものです。 これが、データマイニングの専門家に対する需要が高まっている理由です。

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