データマイニングにおけるデータ変換の6つの方法

データは現在、現代の組織にとって成功するための最も重要な要素の1つです。 データサイエンスは最もエキサイティングな分野の1つとして評価されており、企業はビジネスデータを理解するためにデータサイエンティストを採用しています。 これらのデータ専門家は、データマイニングと呼ばれるプロセスを使用して、会社のデータベースから隠された情報を明らかにします。

ただし、このデータのほとんどは構造化されていないため、理解するのが難しい場合があります。 分析しやすい形式に変換する必要があります。 このために、技術者はデータ変換ツールを使用します。

この記事では、データマイニングにおけるデータ変換のさまざまな方法について学習します。 しかし、最初に、データマイニングの意味を見てみましょう。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングは、データを分析してデータセットのパターン、相関、異常を判断する方法です。 これらのデータセットは、従業員データベース、財務情報、ベンダーリスト、クライアントデータベース、ネットワークトラフィック、および顧客アカウントから供給されたデータで構成されています。 統計、機械学習（ML）、人工知能（AI）を使用して、巨大なデータセットを手動または自動で探索できます。

データマイニングは、企業がより良いビジネス戦略を開発し、顧客との関係を強化し、コストを削減し、収益を増やすのに役立ちます。

データマイニングプロセスでは、データを使用して達成されるビジネス目標が最初に決定されます。 次に、データはさまざまなソースから収集され、分析データのリポジトリであるデータウェアハウスにロードされます。 さらに、データがクレンジングされます。欠落しているデータが追加され、重複するデータが削除されます。 洗練されたツールと数学モデルを使用して、データ内のパターンを見つけます。

結果をビジネス目標と比較して、ビジネス運用に使用できるかどうかを確認します。 比較に基づいて、データは社内に展開されます。 次に、わかりやすいグラフまたは表を使用して表示されます。

データマイニングのアプリケーション

データマイニングはいくつかのセクターで使用されています。

• マルチメディア企業は、データマイニングを使用して消費者の行動を理解し、適切なキャンペーンを開始します。
• 金融会社はこれを使用して、市場リスクを理解し、金融詐欺を検出し、最高の投資収益を獲得します。
• 小売企業では、データマイニングを使用して、顧客の需要とその行動を理解し、売上を予測し、データモデルを通じてよりターゲットを絞った広告キャンペーンを開始します。
• 製造業は、データマイニングツールを使用してサプライチェーンを管理し、品質保証を改善し、機械データを使用して、メンテナンスに役立つ機械の欠陥を予測します。
• データマイニングは、セキュリティシステムをアップグレードし、侵入やマルウェアを検出するために使用されます。 データマイニングソフトウェアを使用して、電子メールを分析し、電子メールアカウントからスパムを除外することができます。

データマイニングにおけるデータ変換：プロセス

データマイニングにおけるデータ変換は、非構造化データと構造化データを組み合わせて後で分析するために行われます。 データを新しいクラウドデータウェアハウスに転送する場合も重要です。 データが均質で適切に構造化されていると、パターンの分析と検索が容易になります。

たとえば、ある会社が別の会社を買収し、すべてのビジネスデータを統合する必要があるとします。 中小企業は、親会社とは異なるデータベースを使用している可能性があります。 また、これらのデータベースのデータには、一意のID、キー、および値が含まれている場合があります。 これはすべて、すべてのレコードが類似していて評価できるようにフォーマットする必要があります。

これが、データ変換方法が適用される理由です。 そして、それらは以下に説明されています：

データ平滑化

このメソッドは、データセットからノイズを除去するために使用されます。 ノイズは、データセット内の歪んだ無意味なデータと呼ばれます。 平滑化では、アルゴリズムを使用してデータの特別な機能を強調表示します。 ノイズを除去した後、プロセスはデータへの小さな変更を検出して、特別なパターンを検出できます。

この方法では、データの変更や傾向を特定できます。

読む：インドのデータマイニングプロジェクト

データ集約

集約とは、さまざまなソースからデータを収集し、それを単一の形式で保存するプロセスです。 ここでは、データが収集、保存、分析され、レポートまたは要約形式で表示されます。 特定のデータクラスターに関する詳細情報を収集するのに役立ちます。 この方法は、膨大な量のデータを収集するのに役立ちます。

データの正確さと量は適切な分析にとって重要であるため、これは重要なステップです。 企業は、Webサイトの訪問者に関するデータを収集します。 これにより、顧客の人口統計と行動指標についてのアイデアが得られます。 この集約されたデータは、パーソナライズされたメッセージ、オファー、割引を設計するのに役立ちます。

離散化

これは、連続データを一連のデータ間隔に変換するプロセスです。 連続属性値は、小さな間隔ラベルに置き換えられます。 これにより、データの調査と分析が容易になります。 連続属性がデータマイニングタスクによって処理される場合、その離散値は一定の品質の属性に置き換えることができます。 これにより、タスクの効率が向上します。

この方法は、大規模なデータセットを一連のカテゴリデータに変換するため、データ削減メカニズムとも呼ばれます。 離散化はまた、決定木ベースのアルゴリズムを使用して、離散値を使用するときに短く、コンパクトで正確な結果を生成します。

一般化

このプロセスでは、概念階層を使用して、低レベルのデータ属性が高レベルのデータ属性に変換されます。 この低いレベルから高い概念レベルへの変換は、データをより明確に把握するのに役立ちます。 たとえば、年齢データはデータセット内で（20、30）の形式にすることができます。 それは、より高い概念レベルからカテゴリ値（若い、古い）に変換されます。

データの一般化は、データキューブプロセス（OLAP）と属性指向の帰納的アプローチ（AOI）の2つのアプローチに分けることができます。

属性の構築

属性構築方法では、既存の属性セットから新しい属性が作成されます。 たとえば、従業員情報のデータセットでは、属性は従業員名、従業員ID、および住所になります。 これらの属性を使用して、2019年にのみ参加した従業員に関する情報を含む別のデータセットを構築できます。

この再構築方法により、マイニングがより効率的になり、新しいデータセットをすばやく作成できます。

正規化

データ前処理とも呼ばれるこれは、データマイニングにおけるデータ変換の重要な手法の1つです。 ここでは、データが特定の範囲に収まるように変換されます。 属性が異なる範囲またはスケールにある場合、データのモデリングとマイニングが困難になる可能性があります。 正規化は、データマイニングアルゴリズムを適用し、データをより高速に抽出するのに役立ちます。

一般的な正規化方法は次のとおりです。

• 最小-最大正規化
• 10進スケーリング
• Zスコアの正規化

まとめ

データマイニングにおけるデータ変換の手法は、使用可能なデータセットを開発し、ルックアップ、タイムスタンプの追加、ジオロケーション情報の追加などの操作を実行するために重要です。 企業は、PythonまたはSQLで記述されたコードスクリプト、またはクラウドベースのETL（抽出、変換、読み込み）ツールを使用してデータを変換します。

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