データマイニングとは何ですか？ 重要な概念、それはどのように機能しますか？

データマイニングは、クリーニング、パターンの検索、モデルの設計、およびテストの作成を通じてデータを探索するプロセスとして理解できます。 データマイニングには、機械学習、統計、データベース管理の概念が含まれています。 その結果、データマイニングをデータ分析、データサイエンス、またはその他のデータプロセスと混同しやすいことがよくあります。

データマイニングには長く豊かな歴史があります。 コンセプトとしては、1960年代のコンピューティング時代の到来とともに登場しました。 歴史的に、データマイニングは主に集中的なコーディングプロセスであり、多くのコーディングの専門知識が必要でした。 今日でも、データマイニングには、データをクリーンアップ、処理、分析、および解釈するためのプログラミングの概念が含まれています。 データスペシャリストは、データマイニングタスクを正確に実行するために、統計と少なくとも1つのプログラミング言語の実用的な知識を持っている必要があります。 インテリジェントなAIおよびMLシステムのおかげで、コアデータマイニングプロセスの一部が自動化されました。 Pythonとデータサイエンスの初心者であれば、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。

この記事では、データマイニングに関するすべての混乱を明確にするために、データマイニングとは何か、知っておくべき重要な概念、その仕組み、データマイニングの将来など、すべてのニュアンスについて説明します。

そもそも–データマイニングは正確にはデータ分析ではありません

データマイニングを、データ分析を含む他のデータプロジェクトと混同するのは自然なことです。 ただし、全体として、データマイニングはデータ分析よりもはるかに広範囲です。 実際、データ分析はデータ分析の1つの側面にすぎません。 データマイニングの専門家は、データのクリーンアップと準備、評価モデルの作成、およびビジネスインテリジェンスプロジェクトの仮説に対するそれらのモデルのテストを担当します。 言い換えれば、データクリーニング、データ分析、データ探索などのタスクは、データマイニングスペクトル全体の一部ですが、それらははるかに大きな全体の一部にすぎません。

重要なデータマイニングの概念

データマイニングタスクを正常に実行するには、いくつかの手法、ツール、および概念が必要です。 データマイニングに関する最も重要な概念のいくつかは次のとおりです。

• データのクリーニング/準備：これは、異なるソースからのすべての生データが、簡単に処理および分析できる標準形式に変換される場所です。 これには、エラーの識別と削除、欠落値の検索、重複の削除などが含まれます。

• 人工知能： AIシステムは、計画、推論、問題解決、学習など、人間の知能に関する分析活動を実行します。

• 相関ルール学習：マーケットバスケット分析とも呼ばれるこの概念は、データセットのさまざまな変数間の関係を見つけるために不可欠です。 ひいては、これは、どの製品が通常顧客によって一緒に購入されるかを決定するための非常に重要なコンポーネントです。

• クラスタリング：クラスタリングは、大きなデータセットをクラスターと呼ばれる小さくて意味のあるサブセットに分割するプロセスです。 これは、データセットの要素の個々の性質を理解するのに役立ちます。これを使用すると、さらにクラスタリングまたはグループ化をより効率的に行うことができます。

• 分類：分類の概念は、大規模なデータセット内のアイテムをターゲットクラスに割り当てて、新しいデータごとにターゲットクラスの予測精度を向上させるために使用されます。

• データ分析：すべてのデータがまとめられて処理されると、データ分析を使用してすべての情報を評価し、パターンを見つけ、洞察を生成します。

• データウェアハウジング：これは、迅速な意思決定を容易にする方法でビジネスデータの広範なコレクションを保存するプロセスです。 ウェアハウジングは、大規模なデータマイニングプロジェクトの最も重要なコンポーネントです。

• 回帰：回帰手法は、特定のデータセットに基づいて、気温、株価、売上などの数値の範囲を予測するために使用されます。

重要な用語がすべて揃ったので、典型的なデータマイニングプロジェクトがどのように機能するかを見てみましょう。

データマイニングはどのように機能しますか？

データマイニングプロジェクトは通常、スコープを見つけることから始まります。 適切な質問をし、それらの質問に答えるために正しいデータセットを収集することが不可欠です。 次に、データは分析用に準備され、プロジェクトの最終的な成功はデータの品質に大きく依存します。 不十分なデータは不正確で誤った結果につながるため、データを入念に準備し、すべての異常を取り除くことがさらに重要になります。

データマイニングプロセスは通常、次の6つのステップで機能します。

1.ビジネスを理解する

この段階では、現在のビジネス状況、ビジネス目標、成功の指標など、目前のプロジェクトを包括的に理解する必要があります。

2.データを理解する

プロジェクトの範囲とビジネス目標が明確になったら、次に、問題を解決するために必要となるすべての関連データを収集するタスクがあります。 このデータは、データベース、クラウドストレージ、サイロなど、利用可能なすべてのソースから収集されます。

3.データの準備

すべてのソースからデータが収集されたら、データを準備します。 このステップでは、データクリーニング、正規化、欠落値の入力などのタスクが実行されます。 このステップは、すべてのデータを最も適切で標準化された形式にして、さらにプロセスを実行することを目的としています。

4.モデルの開発

ここで、すべてのデータを分析に適した形式にした後、次のステップはモデルの開発です。 このために、プログラミングとアルゴリズムを使用して、手元のデータから傾向とパターンを識別できるモデルを考え出します。

5.モデルのテストと評価

モデリングは、手元のデータに基づいて行われます。 ただし、モデルをテストするには、モデルに他のデータをフィードして、関連する出力がスローされているかどうかを確認する必要があります。 モデルが新しい結果をどれだけうまく提供しているかを判断することは、ビジネス目標の達成に役立ちます。 これは通常、目前の問題を解決するための最良のアルゴリズムが見つかるまで繰り返される反復プロセスです。

6.展開

モデルがテストされ、繰り返し改善されたら、最後のステップはモデルを展開し、データマイニングプロジェクトの結果をすべての利害関係者と意思決定者が利用できるようにすることです。

データマイニングのライフサイクル全体を通じて、データマイニング担当者は、ドメインエキスパートと他のチームメンバーとの緊密なコラボレーションを維持して、全員をループに保ち、亀裂をすり抜けないようにする必要があります。

企業にとってのデータマイニングの利点

現在、企業は大量のデータを日常的に処理しています。 このデータは時間の経過とともに増加するだけであり、このデータの量が減少することはありません。 その結果、企業はデータ駆動型である以外に選択肢がありません。 今日の世界では、ビジネスの成功は、データをどれだけよく理解し、そこから洞察を導き出し、実用的な予測を行うことができるかに大きく依存します。 データマイニングは、過去のデータトレンドを分析し、起こりそうなことについて正確な予測を行うことで、企業が将来を改善できるようにします。

たとえば、データマイニングは、過去のデータに基づいて収益性の高い顧客になる可能性が高く、特定のキャンペーンやオファーに関与する可能性が最も高い見込み客についてビジネスに伝えることができます。 この知識があれば、企業は、反応して価値のある顧客になる可能性が高い見込み客のみを提供することで、ROIを向上させることができます。

全体として、データマイニングは、あらゆるビジネスに次の利点をもたらします。

• 顧客の好みや感情を理解する。
• 新規顧客の獲得と既存顧客の維持。
• アップセルとクロスセルの改善。
• 顧客間の忠誠心の向上。
• ROIを改善し、ビジネス収益を増やします。
• 不正行為の検出と信用リスクの特定。
• 運用パフォーマンスの監視。

データマイニング技術を使用することで、企業は本能や直感だけでなく、リアルタイムのデータとインテリジェンスに基づいて意思決定を行うことができます。これにより、結果を出し続け、競合他社に先んじることができます。

データマイニングの未来

データマイニング、およびデータサイエンスの他の分野でさえ、世界でデータの量が増え続けているため、非常に明るい未来があります。 昨年自体、蓄積されたデータは4.4ゼタバイトから44ゼタバイトに増加しました。

データサイエンスやデータマイニング、またはデータに関係することに熱心な場合は、これが生きるのに最適な時期です。 私たちはデータ革命を目の当たりにしているので、データの専門知識とスキルを身に付けて研ぎ澄ますのに理想的な時期です。 世界中の企業は、ほとんどの場合、データを理解するのに十分なスキルを備えたデータエキスパートを探しています。 したがって、データの世界で旅を始めたいのであれば、今が絶好のタイミングです。

upGradでは、85か国以上に属する世界中の学生を指導し、彼らが必要とするすべての自信とスキルを持って旅を始めるのを支援しました。 私たちのコースは、理論的な知識と実践的な専門知識の両方を、あらゆるバックグラウンドの学生に提供するように設計されています。 データサイエンスは本当に時間の必要性であると理解しており、さまざまなバックグラウンドを持つ意欲的な学生が360度のキャリア支援で旅を始めることをお勧めします。

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