ビッグデータを企業経営へと活かすために、最近よく耳にするのが「データマイニング」です。
近年では「データマイニング」の活用が欠かせなくなりました。
では「データマイニング」とはどのようなものなのでしょうか。
今回は、データマイニングの基本的な考え方とビッグデータへの活用方法について、具体的な手法に触れながら紹介していきます。もくじ
◆データマイニングとは
データマイニングとは、大量のデータ「ビッグデータ」について統計学や人工知能などを扱い、データ同士の相関関係や隠れた規則性などを見出すための手法になります。
データマイニングという言葉の示す通り、情報（データ）から有益であるものを採掘（マイニング）する技術という意味合いになります。
ITビジネスの分野における「ビッグデータ」が近年、注目を集めていることから、それに従う形で、それらを有効に活用するための手段として、データマイニングに目が向けられています。
◆データマイニングの分析手法
データマイニングにはさまざまな分析手法があります。
ビッグデータを有効に活用するための手段として、今回はその中から4つの分析手法について紹介します。
・マーケットバスケット分析
顧客の取引データをもとにすることでどのようなものが一緒に購入されるか分析する手法になります。
会員カードに記録された購入時間帯、季節を含めたデータの分析を行うことで、商品がよく購入される時間帯・季節、商品を購入する客層を調べることができます。
・ABC分析
多くの指標の中から重要視するポイントに基づき優先順位を決め、その対象をABCの三段階に分類して考えていく手法です。
例えば商品の売上で見るなら、売り上げが高い順に商品を並べ、総売り上げに対する累積構成比の計算を行い、クラス分けをします。
ABC分析累積構成比上位70～80％までをAクラス、80～90％をBクラス、90～100％をCクラスと分類します。
多くの場合、上位数商品のみで売上の7割ほどになるためこのような分け方をしています。
このようにランク分けを行い、指標の重要性の見える化を行うことが基本的な考え方です。
・クラスター分析
クラスター（集団）分析は異なる性質のものが混在する中から似た性質のものを集め、クラスターを作る手法になります。
クレジットカードなどの顧客データをもとにしてクラスター分析を行い、クラスターのニーズに合う内容のダイレクトメールを送付するなどの利用法があります。
・ロジスティック回帰分析
Yes、Noの形式で回答されているデータに向いている分析手法が、ロジスティック回帰分析になります。
顧客が特定のマーケティング・キャンペーンに反応する場合をYes、反応しない場合をNoとし、Yesの場合は1、Noの場合は0を付与します。
キャンペーンに反応する確率は0～1の数値で表され、キャンペーンに反応する確率が高い顧客にダイレクトメールを送付することで、キャンペーンの費用対効果を高めることにつなげます。
◆オススメのデータマイニングツール
データマイニングでは膨大なデータを扱う上に、統計分析の分野でもあるため知識がないとそう簡単にできるものではありません。
そこで活用できるのがデータマイニングツールです。
データマイニングツールはデータの抽出から仮説までを半自動化するためのツールです。
ここではおすすめのデータマイニングツールを紹介します。
・GeAIne（ジーン）
AIが過去の発注傾向に合う企業を、新規営業のリストから抽出し、おすすめの順に掲示することのできるデータマイニングツールになります。
事前に複数の営業文章のパターンを設定しておくことで、人工知能が自動で最適化を行い、顧客候補として響きやすく、アポのとれやすい営業文章を自動で判別してくれます。
◆まとめ
データマイニングによって、従来行われてきた「顧客の購買情報にもとづいた営業戦略」などの精度をさらに上げることができるようになります。
興味にある方は是非データマイニングについて勉強してみてはいかがでしょうか。