データマイニングでできること

データマイニングの概要

データマイニングとは、簡単に言うと「大量のデータを分析することで、そこからまだ知られていない傾向や規則を見だす技術」のことです。

大量のデータを分析するときに前提条件が分かっていれば、比較的簡単な作業で分析が終了します。例えば、売上データに気温や天候のデータが入っていれば、気温別、天候別に売れる商品を集計するのは簡単です。

しかし、スーパーやコンビニで、1000品目ある商品が気温と天候の関係で、どれとどれの組み合わせが良く売れるかとなると膨大な計算量が必要になります。スーパーではたくさんの商品を購入するからです。

例えば、1000品目の5種類の組み合わせをチェックするだけでも100兆回のデータを見ることになります。これに、時間帯や曜日別などあらゆる条件のもとで、何か特定のよく売れる商品の組み合わせ傾向や規則を見つけるには、とてつもない時間がかかります。そこで、データマイニングでは、アルゴリズムや数理計画という技術を使用し、効率的に、高速に処理を行い、これを可能にします。

データマイニングのメリットとは？

1．販売に活用

特定の条件の日には、売れ筋商品を多めに在庫したり、一緒によく買われる商品を同じ売り場に並べたりして売上を伸ばし、在庫を減らすことができます。

2．品質管理の向上

機器の故障データから、どのような条件に達すると故障が起きやすいかの傾向を把握して、機器の保守に役立たせて故障率を軽減できます。また、故障の発生内容から、隠れている故障や将来、故障になりそうな箇所に対する改良・改善を加えられることで品質の向上ができます。

3．顧客満足度の向上

顧客の購買履歴から、どのような属性をもつ顧客がどのような購買活動を行うとリピーターになりやすいかなどの分析を行います。優良顧客にインセンティブなどを検討することで顧客満足度を向上させられます。

データマイニングでできることとは？

1．予測

例えば、どのような顧客がどのような条件でどのような商品を購入する可能性が高いかを予測できるようになります。予測をレコメンデーション（オススメ商品）に反映することができます。

また、機器もどのような使い方、使用年数、過去の故障履歴から次に起こる可能性の高い故障を予測できるようになります。故障する前に部品交換することで機器の停止を最小限に抑え生産性を向上させられます。

2．分類と判別

多くのデータの中から、一見すると関係のないような組み合わせが似ていることや、逆に似ているような組み合わせが実は異なっていたりすることを見つけ出してセグメンテーションできます。その結果をマーケティングなどに活用できるのです。

3．相関関係の発見

どの商品とどの商品が組み合わせて良く売れるか。あるいは、気温、天候、曜日、時間帯別にどのような商品が良く売れるのかが分かりマーケティング活動に活かせます。また、不正なプログラムの挙動を過去と比較して、よく似ていればウイルスと判断して危険回避することもできます。