データマイニング技術：データの種類、方法、アプリケーション

最近の企業は、非常に驚​​くべき速度でデータを収集しています。 この膨大なデータストリームのソースはさまざまです。 これは、クレジットカード取引、公開されている顧客データ、銀行や金融機関からのデータ、およびユーザーがラップトップ、携帯電話、タブレット、デスクトップでアプリケーションを使用およびダウンロードするためだけに提供する必要のあるデータから発生する可能性があります。

このような大量のデータを保存するのは簡単ではありません。 そのため、この目的のために多くのリレーショナルデータベースサーバーが継続的に構築されています。 オンライントランザクションプロトコルまたはOLTPシステムも、それらすべてを異なるデータベースサーバーに格納するために開発されています。 OLTPシステムは、ビジネスが円滑に機能するために重要な役割を果たします。

最小のトランザクションから出てくるデータをデータベースに保存するのは、これらのシステムです。 そのため、販売、購入、人的資本管理、およびその他のトランザクションに関連するデータは、OLTPシステムによってデータベースサーバーに保存されます。

現在、経営幹部は、意思決定の基礎となるデータに基づいて事実にアクセスする必要があります。 ここで、オンライン分析処理またはOLAPシステムが登場します。 データウェアハウスやその他のOLAPシステムは、この非常に必要な、またはトップエグゼクティブのために、ますます構築されています。 データだけでなく、それに関連する分析も必要であり、より適切で収益性の高い意思決定を行うことができます。 OLTPシステムとOLAPシステムは連携して機能します。

OLTPシステムは、私たちが毎日生成する大量のデータをすべて保存します。 次に、このデータは、データベースの分析を構築するためにOLAPシステムに送信されます。 まだご存じない場合は、データが企業の成長に非常に重要な役割を果たしていることをお伝えします。 これは、企業を次のレベルの成長に導くことができる知識に裏付けられた決定を下すのに役立ちます。 データ検査は決して表面的に行われるべきではありません。

それは目的を果たしません。 データを分析して、ビジネスの成功を正しく求めるために役立つ知識を身に付ける必要があります。 私たちが最近氾濫しているすべてのデータは、私たちがそれから何も学んでいない限り、役に立たない。 私たちが利用できるデータは非常に膨大であるため、私たちがそれを処理して理解することは人間的に不可能です。 この問題を解決するために必要なのは、データマイニングまたは知識の発見です。 実世界でのデータマイニングの他のアプリケーションについて学びます。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングは、特定のデータセットから情報を抽出して、傾向、パターン、および有用なデータを特定するのに役立つプロセスです。 データマイニングを使用する目的は、膨大なデータセットからデータに裏付けられた意思決定を行うことです。

データマイニングは、特別なグループの問題を処理するように設計された複雑なアルゴリズムを使用する統計科学の一分野である予測分析と連携して機能します。 予測分析では、最初に大量のデータのパターンを特定します。データマイニングは、このパターンを予測と予測のために一般化します。 データマイニングは、特定のドメインに属する一連の問題のデータセット内のパターンを認識するという独自の目的を果たします。

これは、高度なアルゴリズムを使用して特定の問題のモデルをトレーニングすることによって行われます。 対処している問題のドメインがわかっている場合は、機械学習を使用して、データセット内のパターンを識別できるシステムをモデル化することもできます。 機械学習を機能させると、問題解決システム全体が自動化され、遭遇するすべての問題を解決するために特別なプログラミングを考え出す必要がなくなります。

データマイニングは、特定の視点に属するデータのパターンを調査する手法として定義することもできます。 これは、そのデータを有用な情報に分類するのに役立ちます。 次に、この有用な情報が蓄積されて組み立てられ、データウェアハウスなどのデータベースサーバーに保存されるか、データマイニングアルゴリズムと分析で使用されて意思決定に役立ちます。 さらに、他の目的の中でも特に収益の創出とコスト削減に使用できます。

データマイニングは、大量のデータセットを検索して、単純な分析手法では見つけられないパターンや傾向を探すプロセスです。 複雑な数学的アルゴリズムを使用してデータを調査し、その結果に基づいて将来発生する可能性のあるイベントを評価します。 データの知識発見またはKDDとも呼ばれます。

データマイニングは、企業がビジネス上の問題の解決策を見つけるために大量のデータから特定の情報を引き出すために使用されます。 生データを情報に変換する機能があり、より良い意思決定を行うことでビジネスの成長に役立ちます。 データマイニングには、画像データマイニング、テキストマイニング、ソーシャルメディアマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニングなど、いくつかのタイプがあります。

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データマイニングプロセス

実際のデータマイニングが発生する前に、データマイニングの実装に関連するいくつかのプロセスがあります。 方法は次のとおりです。

ステップ1：ビジネス調査–始める前に、企業の目的、利用可能なリソース、および要件に沿った現在のシナリオを完全に理解する必要があります。 これは、組織の目標を効果的に達成する詳細なデータマイニング計画を作成するのに役立ちます。

ステップ2：データ品質チェック–データはさまざまなソースから収集されるため、データ統合プロセスにボトルネックがないことを確認するために、データをチェックして照合する必要があります。 品質保証は、欠測データの補間など、データの根本的な異常を特定し、マイニングを実行する前にデータを最高の状態に保つのに役立ちます。

ステップ3：データのクリーニング–マイニング前のデータの選択、クリーニング、フォーマット、匿名化に時間の90％がかかると考えられています。

ステップ4：データ変換– 5つのサブステージで構成されます。ここでは、関連するプロセスにより、データを最終的なデータセットに準備します。 これには以下が含まれます。

• データ平滑化：ここでは、データからノイズが除去されます。
• データの概要：このプロセスでは、データセットの集計が適用されます。
• データの一般化：ここでは、低レベルのデータを高レベルの概念化に置き換えることで、データが一般化されます。
• データの正規化：ここでは、データは設定された範囲で定義されます。
• データ属性の構築：データマイニングの前に、データセットが属性のセットに含まれている必要があります。

ステップ5：データモデリング：データパターンをより適切に識別するために、いくつかの条件に基づいて、いくつかの数学モデルがデータセットに実装されます。 データマイニングの力を理解して活用するために、データサイエンスを学びましょう。

マイニングできるデータの種類

1.データベースに保存されているデータ

データベースは、データベース管理システムまたはDBMSとも呼ばれます。 すべてのDBMSは、何らかの方法で相互に関連するデータを格納します。 また、データを管理し、データに簡単にアクセスできるようにするために使用される一連のソフトウェアプログラムもあります。 これらのソフトウェアプログラムは、データベースの構造の定義、保存された情報の保護と一貫性の維持、共有、分散、同時などのさまざまなタイプのデータアクセスの管理など、多くの目的に役立ちます。

リレーショナルデータベースには、異なる名前と属性を持つテーブルがあり、大きなデータセットの行またはレコードを格納できます。 テーブルに格納されているすべてのレコードには、一意のキーがあります。 実体関連モデルは、実体とそれらの間に存在する関係を特徴とするリレーショナルデータベースの表現を提供するために作成されます。

2.データウェアハウス

データウェアハウスは、複数のソースからデータを収集し、それを統合された計画の形式で保存する単一のデータストレージの場所です。 データがデータウェアハウスに保存されると、データのクリーニング、統合、ロード、および更新が行われます。 データウェアハウスに保存されるデータは、いくつかの部分に編成されています。 6か月または12か月前に保存されたデータに関する情報が必要な場合は、要約の形式で取得できます。

3.トランザクションデータ

トランザクションデータベースには、トランザクションとしてキャプチャされたレコードが格納されます。 これらのトランザクションには、フライトの予約、顧客の購入、Webサイトのクリックなどが含まれます。 すべてのトランザクションレコードには一意のIDがあります。 また、トランザクションを行ったすべてのアイテムが一覧表示されます。

4.その他の種類のデータ

構造、意味の意味、および汎用性で知られている他の種類のデータもたくさんあります。 それらは多くのアプリケーションで使用されます。 これらのデータタイプのいくつかを次に示します。データストリーム、エンジニアリングデザインデータ、シーケンスデータ、グラフデータ、空間データ、マルチメディアデータなどです。

データマイニング技術

1.協会

これは、他のすべての中で最も使用されているデータマイニング手法の1つです。 この手法では、トランザクションとそのアイテム間の関係を使用してパターンを識別します。 これが、この手法がリレーション手法とも呼ばれる理由です。 これは、顧客が定期的に一緒に購入するすべての製品を見つけるために行われるマーケットバスケット分析を実行するために使用されます。

この手法は、さまざまな顧客の購買習慣を研究するために使用できる小売業者にとって非常に役立ちます。 小売業者は、過去の販売データを調べて、顧客が一緒に購入する製品を探すことができます。 次に、これらの製品を小売店で互いに近接させて、顧客が時間を節約し、売り上げを伸ばすのに役立てることができます。

2.クラスタリング

この手法は、同じ特性を共有する意味のあるオブジェクトクラスターを作成します。 分類と混同されることがよくありますが、これら両方の手法がどのように機能するかを正しく理解していれば、問題はありません。 オブジェクトを事前定義されたクラスに配置する分類とは異なり、クラスタリングはオブジェクトをそれによって定義されたクラスに配置します。

例を見てみましょう。 図書館にはさまざまなトピックに関する本がたくさんあります。 ここでの課題は、読者が特定のトピックに関する本を見つけるのに問題がないように、それらの本を整理することです。 クラスタリングを使用して、類似性のある本を1つの棚に保持し、それらの棚に意味のある名前を付けることができます。 特定のトピックに関する本を探している読者は、その棚に直接行くことができます。 彼らは自分の本を見つけるために図書館全体を歩き回る必要はありません。

3.分類

この手法は、機械学習に端を発しています。 データセット内のアイテムまたは変数を事前定義されたグループまたはクラスに分類します。 線形計画法、統計、決定木、データマイニングの人工ニューラルネットワークなどの手法を使用します。 分類は、データセット内のアイテムをさまざまなクラスに分類できるようにモデル化できるソフトウェアを開発するために使用されます。

たとえば、面接に参加したすべての候補者を2つのグループに分類できます。最初のグループは選択された候補者のリストで、2番目のグループは拒否された候補者のリストです。 データマイニングソフトウェアを使用して、この分類ジョブを実行できます。

4.予測

この手法は、独立変数と従属変数、および独立変数のみの間に存在する関係を予測します。 売上に応じて将来の利益を予測するために使用できます。 利益と売上がそれぞれ従属変数と独立変数であると仮定しましょう。 これで、過去の売上データの内容に基づいて、回帰曲線を使用して将来の利益予測を行うことができます。

5.シーケンシャルパターン

この手法は、トランザクションデータを使用し、一定期間における同様の傾向、パターン、およびイベントを特定することを目的としています。 過去の販売データを使用して、購入者が1年のさまざまな時期に一緒に購入したアイテムを見つけることができます。 ビジネスは、履歴データがそうすることを示唆していないときにそれらの製品を購入するように顧客に勧めることによって、この情報を理解することができます。 企業は、有利な取引や割引を利用して、この推奨事項を推進することができます。

データマイニングアプリケーション

以下は、それらについてもっと知ることができるいくつかの最も有用なデータマイニングアプリケーションです。

1.ヘルスケア

データマイニングは、医療システムを完全に変革する可能性を秘めています。 データと分析に基づいてベストプラクティスを特定するために使用できます。これは、医療施設がコストを削減し、患者の転帰を改善するのに役立ちます。 データマイニングは、機械学習、統計、データの視覚化、およびその他の手法とともに、違いを生むために使用できます。 さまざまなカテゴリの患者を予測するときに便利です。 これは、患者が必要なときに必要な場所で集中治療を受けるのに役立ちます。 データマイニングは、医療保険会社が不正行為を特定するのにも役立ちます。

2.教育

教育におけるデータマイニングの使用は、まだ初期段階にあります。 教育環境から出てくるデータを知識探索に利用できる技術の開発を目指しています。 これらの技術が役立つと期待される目的には、教育支援が学生に与える影響の研究、学生の将来志向のニーズの支援、とりわけ学習科学の促進が含まれます。 教育機関は、これらの手法を使用して、学生が試験でどのように行動するかを予測するだけでなく、正確な決定を下すことができます。 この知識があれば、これらの教育機関は教育教育にもっと集中することができます。

3.マーケットバスケット分析

これは、仮説を基礎として使用するモデリング手法です。 仮説によれば、特定の製品を購入すると、通常購入するそのグループに属していない製品も購入する可能性が高くなります。 小売業者は、この手法を使用して、顧客の購買習慣を理解できます。 小売業者はこの情報を使用して、店舗のレイアウトを変更したり、顧客の買い物をより簡単に、より短時間で済ませたりすることができます。

4.顧客関係管理（CRM）

CRMには、顧客の獲得と維持、忠誠心の向上、および顧客中心の戦略の採用が含まれます。 すべての企業は、顧客データを分析し、その結果を使用して顧客との長期的な関係を構築できるようにするために、顧客データを必要としています。 データマイニングは、彼らがそれを行うのに役立ちます。

5.製造工学

製造会社は、入手可能なデータや情報に大きく依存しています。 データマイニングは、これらの企業が複雑すぎて人間の心が理解できないプロセスのパターンを特定するのに役立ちます。 顧客データのニーズ、アーキテクチャ、製品ポートフォリオなど、さまざまなシステムレベルの設計要素間に存在する関係を特定できます。

データマイニングは、製品開発に必要な全体的な時間、プロセスに伴うコスト、および企業が最終製品から期待できることを予測するのにも役立ちます。

6.金融と銀行

銀行システムは、デジタル化された時から大量のデータの生成を目撃してきました。 銀行家は、データマイニング技術を使用して、市場コストとビジネス情報の相関関係と傾向を見つけることにより、企業が直面するベーキングと財務の問題を解決できます。 彼らが扱っているデータの量が多すぎるので、この仕事はデータマイニングなしでは難しすぎます。 銀行および金融セクターのマネージャーは、この情報を使用して顧客を獲得、維持、および維持できます。

詳細：アソシエーションルールマイニング

7.不正検出

不正行為は、企業に毎年数十億ドルの費用をかけます。 不正を検出するために通常使用される方法は、複雑すぎて時間がかかります。 データマイニングは簡単な代替手段を提供します。 すべての理想的な不正検出システムは、あらゆる状況でユーザーデータを保護する必要があります。 データを収集する方法が監視され、このデータは不正データまたは非不正データに分類されます。 このデータは、すべてのドキュメントを不正または非不正として識別するモデルのトレーニングに使用されます。

8.監視パターン

基本的なデータマイニング手法の1つとして知られており、一般に、ビジネスの結論を導き出すためにデータパターンを追跡することで構成されます。 組織にとって、それは売り上げの急増を特定することから、より新しい人口統計を利用することまで、何でも意味する可能性があります。

9.分類

関連するメタデータを導出するために、データマイニングの分類手法は、データを個別のクラスに区別するのに役立ちます。

• データソースのタイプに基づいて、マイニング

テキストベースのデータ、マルチメディアデータ、空間データ、時系列データなど、処理されるデータの種類によって異なります。

• 関連するデータフレームワークに基づく

オブジェクト指向データベース、リレーショナルデータベースなどに基づくデータセット。

• データマイニング機能に基づく

ここで、データセットは、機械学習、アルゴリズム、統計、データベース、データウェアハウスなどのアプローチに基づいて区別されます。

• データマイニングでのユーザーインタラクションに基づく

データセットは、クエリ駆動型システム、自律システムに基づいて区別するために使用されます。

10.協会

リレーション手法とも呼ばれるデータは、同じトランザクション内の値間のリレーションに基づいて識別されます。 これは、購入や製品の好みの傾向を見つけようとしている組織にとって特に便利です。 これは顧客の買い物行動に関連しているため、組織は購入者の購入履歴に基づいてデータパターンを分類できます。

11.異常検出

前例の動作と一致しないデータ項目が識別された場合、それは外れ値または例外です。 このメソッドは、そのような例外の作成プロセスを深く掘り下げ、重要な情報でそれを裏付けます。

一般に、異常はその起源から離れている可能性がありますが、焦点領域を見つける可能性もあります。 したがって、企業はこの方法を使用して、システムへの侵入、エラー検出を追跡し、システムの全体的な状態をチェックします。 専門家は、正確さの可能性を高めるために、データセットからの異常の放出を好みます。

12.クラスタリング

聞こえるように、この手法では、同一のデータオブジェクトを同じクラスターに照合します。 非類似性に基づいて、グループは多くの場合、最大のデータ関連付けを容易にするためにメトリックを使用することで構成されます。 このようなプロセスは、収入や買い物の頻度などに基づいて顧客のプロファイルを作成するのに役立ちます。

チェックアウト：データサイエンスとデータマイニングの違い

13.回帰

顧客の行動と歩留まりを予測するのに役立つデータマイニングプロセス。企業は、環境内の変数の相関と独立性を理解するために使用します。 製品開発の場合、このような分析は、市場の需要、競争などの要因の影響を理解するのに役立ちます。

14.予測

その名前が示すように、この説得力のあるデータマイニング手法は、企業が現在および過去のデータレコードに基づいてパターンを照合し、将来の予測分析を行うのに役立ちます。 いくつかのアプローチには人工知能と機械学習の側面が含まれますが、いくつかは単純なアルゴリズムを介して実行できます。

多くの場合、組織はこのようなデータマイニング手法を使用して、利益を予測したり、回帰値を導き出したりすることができます。

15.シーケンシャルパターン

これは、特定の時間に利用可能なトランザクションデータの印象的なパターンや傾向を識別するために使用されます。 顧客が1年のさまざまな時期に購入することを好むアイテムを見つけるために、企業はそのような製品の取引を提供します。

読む：データマイニングプロジェクトのアイデア

16.ディシジョンツリー

最も一般的に使用されるデータマイニング手法の1つ。 ここで、単純な条件はメソッドの核心です。 このような用語には複数の回答があるため、結論に達するまで、各ソリューションはさらに多くの状態に分岐します。 デシジョンツリーの詳細をご覧ください。

17.視覚化

データは常に変化しているため、正しい方法を視覚化しないと有用なデータはありません。 さまざまな色とオブジェクトにより、膨大なデータセットに対する貴重な傾向、パターン、洞察を明らかにすることができます。 したがって、企業は多くの場合、数値モデルを生成するプロセスを自動化するデータ視覚化ダッシュボードに目を向けます。

18.ニューラルネットワーク

これは、特定の機械学習モデルとAIベースの学習手法との関係を表しています。 人体に見られる神経多層システムに触発されているため、機械学習モデルの動作を正確に表しています。 それはますます複雑になる可能性があるため、細心の注意を払う必要があります。

19.データウェアハウジング

これはデータストレージを意味しますが、クラウドウェアハウスの形式でのデータの保存を象徴しています。 多くの場合、企業はこのような正確なデータマイニング手法を使用して、より詳細なリアルタイムデータ分析を行います。 データウェアハウジングの詳細をご覧ください。

データマイニングツール

AIと機械学習の推論のすべてが、データマイニングの実装には何も必要ないのではないかと思わせたに違いありません。 ほとんどの単純なデータベースの助けを借りて、同じ精度で仕事を成し遂げることができるので、それは完全に真実ではないかもしれません。

また、最も有用なデータマイニングアプリケーションについてもお読みください。

結論

データマイニングは、データの視覚化、機械学習、データベース管理、統計など、さまざまな分野のさまざまな方法を組み合わせたものです。 これらの手法を連携させて、複雑な問題に取り組むことができます。 一般に、データマイニングソフトウェアまたはシステムは、これらの方法の1つ以上を利用して、さまざまなデータ要件、データの種類、アプリケーション領域、およびマイニングタスクを処理します。

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