データマイニング

データマイニングとは、統計や人工知能などの手法を用いて、蓄積されたデータから有益な知識を掘り出す技術やそのプロセスを指す。
マイニングは、英語のminingで、掘る・採掘するという意味を持つ。

データマイニングを行うには、雑然と無作為に集められた情報を、基準に合わせて解析可能な形に整理する必要がある。
整理したデータを使って解析を行い、活用できるルールやパターンを見出していく。解析で得られた情報を有効に活用して、有益なアクションにつなげる。
「こういうデータがあるから、こうすれば有効・有益なのではないか」という仮説や知識を発見していくことがデータマイニングである。

データマイニングの基盤となるのは、「統計」「人工知能」「機械学習」の3つの分野である。
コンピューター技術の発達により低コストでビッグデータの収集や蓄積が可能になったことや、人工知能の機械学習技術の進化によるところが大きい。数値型データや名詞型データだけでなく、テキストデータさえもマイニングできるようになっている。

企業のマーケティングにおいても、データマイニングは重要な役割を果たす。
主な使用シーンは以下の3つである。

①市場や顧客の動向など、多岐にわたる確率予測ができるようになる。
例:ロジスティック回帰分析・決定木分析など

②得られた情報をさまざまな軸で分類し、ターゲットやアプローチ法を考えることもできる。
例:クラスター分析・決定木分析など

③行動や状況などのパターンから関連性を見出せば、成果向上につなげられる。
例:アソシエーション分析・マーケットバスケット分析など

近年ではリサーチファームや事業会社においても、データアナリストのポジションを設け、データマイニングを行うことが増えている。
コンサルファームにおいて、マーケティングにかかわるのであれば、データマイニングの概念・重要性に関する理解は必須である。

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