データマイニングと聞いて、いったい何を思い浮かべるでしょうか？
「データ解析？くらいの理解しかしていない。」
「横文字でパッと意味がわからないし、難しそうだから深く理解する気になれない。」
そんな方も、いらっしゃるのではないでしょうか？
近年、ビッグデータの注目度が上がるにつれて、その膨大なデータを解析して経営やマーケティングに活かそうとする動きも活発化しています。
さらに、データを元に価値ある提言ができたり、データを活用して、経営・マーケティングの次の動きを導き出せる人材が、重宝されるようになっています。（アドエビスマーケラボでも、以前データサイエンティストについてご紹介しました。）
さて、そんな時代を迎えている私たちです。データマイニングについて、少しでも理解しておくことは重要ではないでしょうか？
今回は初心者にもわかりやすく、データマイニングの基礎知識を6つのTIPSにまとめました。それでは、まずデータマイニングが注目される背景にスポットライトを当ててみましょう。
1. なぜ今、データマイニングが注目されているのか？
インターネットの普及に伴い、行き交うデータ量は膨大なものになりました。
昨今では、ソーシャルメディアに投稿される大量の画像データ、アップロードされるコンテンツのテキストデータなど、枚挙にいとまがありません。例えば、以前ご紹介したIoTのセンサーも、膨大なデータを発生させます。
しかしビッグデータは、それだけではただの膨大なデータです。肝心なのは、この膨大なデータをどのように活用するか？といった視点です。
このような背景もあり、ビッグデータから価値ある情報を見つけ出す「データマイニング技術」に注目が集まっているのです。（必要性に迫られていると言っても良いかもしれません。）
2. 初心者でもわかるデータマイニングの基礎知識
まずは、データマイニングの基礎知識から見ていきましょう。データマイニングとは、簡単に言うと、膨大なデータの中から特定のパターンやルールを導き出すことです。
では、データマイニングという言葉自体は、どんな意味を持つのでしょうか？
2-1. データマイニングの言葉の意味
データマイニングの「Mining=マイニング」は、「採掘」という意味です。
まるで鉱山から宝石を見つけ出すように、ビッグデータを解析して価値ある情報を見つけ出すことから、「採掘」という表現になったのですね。
2-2. データマイニングと機械学習の関係
データマイニングを知る上で、機械学習にも触れなくてはなりません。
ビッグデータはその名の通り、膨大なデータ量です。人力でチマチマと計算していたら、日が暮れてしまいます。（実際、日が暮れるどころではありません。）
そこで、機械学習の登場です。人工知能は自らをトレーニングしながらビッグデータを解析していき、自動的にデータを分類したり、その時点で存在しないデータを予測したりといったことができるようになります。
人工知能が機械学習をすることで、データマイニングを行うことができるようになりました。
2-3. どのような分野で活用されるのか？
それでは、データマイニングはどのような分野で活用されるのでしょうか？
繰り返しますが、データマイニングでできることは、膨大な量のデータから価値ある情報を見つけることです。
例えばデータマイニングの一つ、テキストマイニングを活用すれば、膨大な量の問い合わせメールや、コールセンターの対応履歴から特定のキーワードを抽出したり、問い合わせの傾向を掴んだりすることができます。
さらにネガティブなキーワードを抽出して原因究明をしたり、過去のデータを分析して、クレームに繋がりそうな予兆が見えたら事前に察知したりすれば、顧客対応は徐々に改善されるはずです。
このケースの場合、カスタマーサポート・顧客満足度向上といった分野で、データマイニングが活用されています。
他にも、テキストマイニングの技術を活用して、膨大な量にのぼる裁判の判例を、分かりやすく図解した海外事例もあります。
その他には、冒頭にも挙げたソーシャルメディアの大量の画像データ・テキストデータがあります。
3. データマイニングが実際に活用された事例
データマイニングの名前を一躍有名にした実際の事例に、ビールと紙オムツの話があります。ビールと紙オムツと聞いても、関連性が見つからずに「？」が頭の中で浮かんでしまいますよね？
実は、大手スーパーマーケットの購買履歴を分析したところ、スーパーでビールを購入した人は、紙オムツを購入していたことが分かったのです。
この謎かけのような事象の実際のところは、赤ちゃんがいる家庭では母親が父親に嵩張る紙オムツの買い物を頼み、父親はビールを「ついで買い」していた、ということです。
まさに鉱山のような膨大なデータの集積から、価値あるデータを見つけたデータマイニングの好例だと言えます。
出典：ネットイヤーグループ株式会社「第1回 データマイニングって、そもそもなに？」
まとめ
今回は、あまり馴染みがないデータマイニングについて、6つのTIPSをまとめました。なるべく簡単な言葉を用いたので、初心者でもわかりやすい内容だったかと思います。
それでも難しい箇所があれば、ぜひ書籍や文献を調べてみてください！
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