データマイニングのチュートリアル

データマイニングのチュートリアルでは、データマイニングの基本概念と高度な概念を説明します。データマイニングチュートリアルは、学習者と専門家向けに設計されています。

データマイニングは、起業家、研究者、個人が膨大なデータセットから貴重な情報を抽出するのに役立つ最も有用な技術の 1 つです。データマイニングとも呼ばれます データベースにおける知識発見 (KDD) 。ナレッジ発見プロセスには、データクリーニング、データ統合、データ選択、データ変換、データマイニング、パターン評価、ナレッジプレゼンテーションが含まれます。

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当社のデータマイニングチュートリアルには、アプリケーション、データマイニングと機械学習、データマイニングツール、ソーシャルメディアデータマイニング、データマイニング技術、データマイニングのクラスタリング、データマイニングの課題など、データマイニングのすべてのトピックが含まれています。

データマイニングとは何ですか?

情報を抽出してパターン、傾向、ビジネスが膨大なデータセットからデータに基づいた意思決定を行えるようにする有用なデータを特定するプロセスは、データマイニングと呼ばれます。

言い換えれば、データマイニングは、データウェアハウス、効率的な分析、データマイニングアルゴリズム、意思決定支援などの特定の分野で収集および組み立てられる有用なデータに分類するために、情報の隠されたパターンをさまざまな観点から調査するプロセスであると言えます。最終的にコストを削減し、収益を生み出すために必要なデータの作成やその他のデータの作成。

データマイニングとは、大規模な情報ストアを自動的に検索して、単純な分析手順を超えた傾向やパターンを見つける行為です。データマイニングでは、データセグメントに対して複雑な数学的アルゴリズムを利用し、将来のイベントの確率を評価します。データマイニングは、Knowledge Discovery of Data (KDD) とも呼ばれます。

データマイニングは、ビジネス上の問題を解決するために、巨大なデータベースから特定のデータを抽出するために組織が使用するプロセスです。主に生データを有用な情報に変換します。

データマイニングは、特定の状況で、特定のデータセットに対して、目的を持って人によって実行されるデータサイエンスに似ています。このプロセスには、テキストマイニング、Web マイニング、オーディオおよびビデオマイニング、写真データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなどのさまざまな種類のサービスが含まれます。これは、シンプルまたは非常に特殊なソフトウェアを通じて実行されます。データマイニングをアウトソーシングすることで、すべての作業をより迅速に、低い運用コストで行うことができます。専門会社は、新しいテクノロジーを使用して、手動で見つけることが不可能なデータを収集することもできます。さまざまなプラットフォームで大量の情報が入手可能ですが、アクセスできる知識はほとんどありません。最大の課題は、データを分析して、問題の解決や会社の発展に使用できる重要な情報を抽出することです。データをマイニングし、そこからより良い洞察を得るために利用できる強力なツールやテクニックが数多くあります。

データマイニングの種類

データマイニングは、次の種類のデータに対して実行できます。

リレーショナルデータベース:

リレーショナルデータベースは、テーブル、レコード、列によって形式的に編成された複数のデータセットのコレクションであり、データベーステーブルを認識することなく、さまざまな方法でデータにアクセスできます。テーブルは情報を伝達および共有するため、データの検索、レポート作成、および整理が容易になります。

データウェアハウス:

データウェアハウスは、組織内のさまざまなソースからデータを収集して、ビジネスに意味のある洞察を提供するテクノロジーです。膨大な量のデータは、マーケティングや財務などの複数の場所から取得されます。抽出されたデータは分析目的に利用され、企業組織の意思決定に役立ちます。データウェアハウスは、トランザクション処理ではなくデータ分析を目的として設計されています。

データリポジトリ:

データリポジトリは通常、データストレージの宛先を指します。ただし、多くの IT プロフェッショナルは、IT 構造内の特定の種類のセットアップを指すためにこの用語をより明確に使用しています。たとえば、組織がさまざまな種類の情報を保管しているデータベースのグループです。

オブジェクトリレーショナルデータベース:

オブジェクト指向データベースモデルとリレーショナルデータベースモデルを組み合わせたものをオブジェクトリレーショナルモデルと呼びます。クラス、オブジェクト、継承などをサポートします。

オブジェクトリレーショナルデータモデルの主な目的の 1 つは、リレーショナルデータベースと、C++、Java、C# などの多くのプログラミング言語で頻繁に使用されるオブジェクト指向モデルの実践の間のギャップを埋めることです。

トランザクションデータベース:

トランザクションデータベースとは、データベーストランザクションが適切に実行されなかった場合に取り消される可能性のあるデータベース管理システム (DBMS) を指します。これはかなり昔には独自の機能でしたが、現在では、ほとんどのリレーショナルデータベースシステムがトランザクションデータベースアクティビティをサポートしています。

データマイニングの利点

データマイニング技術を使用すると、組織は知識ベースのデータを取得できます。
データマイニングにより、組織は運用と生産において有利な変更を加えることができます。
他の統計データアプリケーションと比較して、データマイニングはコスト効率が優れています。
データマイニングは、組織の意思決定プロセスに役立ちます。
隠されたパターンの自動検出と、傾向や行動の予測が容易になります。
これは、既存のプラットフォームだけでなく、新しいシステムでも発生させることができます。
これは、新規ユーザーが短時間で膨大な量のデータを簡単に分析できる迅速なプロセスです。

データマイニングの欠点

組織が顧客の有用なデータを他の組織に販売して金銭を得る可能性があります。報告書によると、アメリカン・エキスプレスは顧客のクレジットカードによる購入を他の組織に販売した。
多くのデータマイニング分析ソフトウェアは操作が難しく、使用するには事前のトレーニングが必要です。
さまざまなデータマイニング機器は、設計で使用されるアルゴリズムが異なるため、異なる方法で動作します。したがって、適切なデータマイニングツールの選択は非常に困難な作業です。
データマイニング技術は正確ではないため、特定の状況では重大な結果につながる可能性があります。

データマイニングアプリケーション

データマイニングは主に、小売、通信、金融、マーケティング会社など、消費者の要求が厳しい組織で、価格、消費者の好み、製品のポジショニング、販売、顧客満足度、企業利益への影響を決定するために使用されます。データマイニングにより、小売業者は顧客の購入に関する POS 記録を使用して、組織が顧客を引き付けるのに役立つ製品やプロモーションを開発できるようになります。

データマイニングが広く使用されているのは次の分野です。

ヘルスケアにおけるデータマイニング:

医療におけるデータマイニングには、医療システムを改善する大きな可能性があります。データと分析を使用して、より良い洞察を得るとともに、医療サービスを強化し、コストを削減するベストプラクティスを特定します。アナリストは、機械学習、多次元データベース、データ視覚化、ソフトコンピューティング、統計などのデータマイニングアプローチを使用します。データマイニングを使用して、各カテゴリの患者を予測できます。この手順により、患者は適切な場所で適切なタイミングで集中治療を受けることができます。データマイニングにより、医療保険会社は詐欺や不正行為を認識することもできます。

マーケットバスケット分析におけるデータマイニング:

マーケットバスケット分析は、仮説に基づいたモデリング手法です。特定の製品グループを購入すると、別の製品グループを購入する可能性が高くなります。この技術により、小売業者は購入者の購入行動を理解できる可能性があります。このデータは、小売業者が購入者の要件を理解し、それに応じて店舗のレイアウトを変更するのに役立ちます。異なる分析を使用して、さまざまな店舗間、異なる人口統計グループの顧客間の結果の比較を行うことができます。

教育におけるデータマイニング:

教育データマイニングは、教育環境から生成されたデータから知識を探索する技術の開発に関係する、新たに出現した分野です。 EDM の目標は、生徒の将来の学習行動を肯定し、教育サポートの影響を研究し、学習科学を促進することとして認識されています。組織はデータマイニングを使用して、正確な意思決定を行い、生徒の結果を予測することもできます。この結果により、教育機関は何をどのように教えるかに集中できます。

製造エンジニアリングにおけるデータマイニング:

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知識は製造会社が持つ最大の資産です。データマイニングツールは、複雑な製造プロセスのパターンを見つけるのに役立ちます。データマイニングをシステムレベルの設計で使用すると、製品アーキテクチャ、製品ポートフォリオ、顧客のデータニーズ間の関係を取得できます。また、製品の開発期間、コスト、期待などの予測にも使用できます。

CRM (顧客関係管理) におけるデータマイニング:

顧客関係管理 (CRM) は、顧客を獲得して保持すること、また顧客ロイヤルティを向上させ、顧客志向の戦略を実行することです。顧客と適切な関係を築くために、企業組織はデータを収集し、データを分析する必要があります。データマイニングテクノロジーを使用すると、収集されたデータを分析に使用できます。

不正検出におけるデータマイニング:

詐欺行為により数十億ドルが失われます。従来の不正検出方法は、少し時間がかかり、複雑です。データマイニングは意味のあるパターンを提供し、データを情報に変換します。理想的な不正検出システムは、すべてのユーザーのデータを保護する必要があります。教師ありメソッドはサンプル記録のコレクションで構成されており、これらの記録は不正か非不正かに分類されます。このデータを用いてモデルを構築し、文書が不正かどうかを識別する技術が作られています。

嘘発見におけるデータマイニング:

犯罪者を逮捕することは大したことではありませんが、彼から真実を引き出すことは非常に困難な仕事です。法執行機関は、犯罪の捜査やテロ容疑者の通信の監視などにデータマイニング技術を使用することがあります。この技術にはテキストマイニングも含まれており、通常は非構造化テキストであるデータ内の意味のあるパターンを探します。これまでの調査で収集された情報が比較され、嘘発見のためのモデルが構築されます。

データマイニング金融銀行:

銀行システムのデジタル化により、新しい取引ごとに膨大な量のデータが生成されると考えられています。データマイニング技術は、データ量が大きすぎる、またはデータ量が多すぎるために管理者や幹部にはすぐには分からないビジネス情報と市場コストの傾向、犠牲者、および相関関係を特定することで、銀行業務や金融におけるビジネス関連の問題を解決することで銀行家を支援します。専門家による画面上の表示が速すぎます。マネージャーは、収益性の高い顧客のターゲティング、獲得、保持、セグメント化、および維持をより適切に行うために、これらのデータを見つけることができます。

データマイニングの実装における課題

データマイニングは非常に強力ですが、実行中には多くの課題に直面します。さまざまな課題は、パフォーマンス、データ、方法、テクニックなどに関連している可能性があります。課題や問題が正しく認識され、適切に解決されると、データマイニングのプロセスが効果的になります。

不完全でノイズの多いデータ:

大量のデータから有用なデータを抽出するプロセスがデータマイニングです。現実世界のデータは不均一で不完全で、ノイズが多く含まれています。大量のデータは通常、不正確であるか信頼性がありません。これらの問題は、データ測定器や人的ミスによって発生する可能性があります。ある小売チェーンが 500 ドル以上を費やした顧客の電話番号を収集し、経理担当者がその情報を自社のシステムに入力したとします。電話番号を入力するときに数字を間違える可能性があり、その結果、データが正しくなくなります。一部の顧客であっても自分の電話番号を開示したがらない場合があり、その場合はデータが不完全になります。データは人的エラーまたはシステムエラーにより変更される可能性があります。これらすべての結果 (ノイズが多く不完全なデータ) により、データマイニングが困難になります。

データ配布:

実世界のデータは通常、分散コンピューティング環境のさまざまなプラットフォームに保存されます。それはデータベース、個々のシステム、あるいはインターネット上にある場合もあります。実際には、主に組織的および技術的な問題により、すべてのデータを一元化されたデータリポジトリに保存するのは非常に困難な作業です。たとえば、さまざまな地方事務所には、データを保存するためのサーバーがある場合があります。すべてのオフィスからのすべてのデータを中央サーバーに保存することは現実的ではありません。したがって、データマイニングには、分散データのマイニングを可能にするツールとアルゴリズムの開発が必要です。

複雑なデータ:

実世界のデータは異種混合であり、オーディオやビデオ、画像、複雑なデータ、空間データ、時系列などを含むマルチメディアデータである可能性があります。こうしたさまざまな種類のデータを管理し、有用な情報を抽出するのは大変な作業です。ほとんどの場合、特定の情報を取得するには、新しいテクノロジー、新しいツール、および方法論を改良する必要があります。

パフォーマンス：

データマイニングシステムのパフォーマンスは主に、使用されるアルゴリズムと技術の効率に依存します。設計されたアルゴリズムと技術が基準に達していない場合、データマイニングプロセスの効率が悪影響を受けます。

データのプライバシーとセキュリティ:

データマイニングは通常、データセキュリティ、ガバナンス、プライバシーの点で深刻な問題を引き起こします。たとえば、小売業者が購入した商品の詳細を分析すると、顧客の購買習慣や好みに関するデータが許可なく明らかになります。

データの視覚化:

データマイニングでは、データの視覚化は非常に重要なプロセスです。これは、出力をユーザーに見栄えの良い方法で表示する主要な方法だからです。抽出されたデータは、表現しようとしていることの正確な意味を伝える必要があります。しかし多くの場合、情報を正確かつ簡単な方法でエンドユーザーに伝えることは困難です。入力データと出力情報は複雑で、非常に効率的であり、データ視覚化プロセスを成功させるには、それを実装する必要があります。

データマイニングには、上で述べた問題以外にも、さらに多くの課題があります。実際のデータマイニングプロセスが始まると、さらに多くの問題が明らかになります。データマイニングの成功は、これらすべての問題を解決できるかどうかにかかっています。

前提条件

データマイニングの概念を学ぶ前に、統計、データベースの知識、および基本的なプログラミング言語の基本を理解しておく必要があります。

観客

データマイニングチュートリアルは、すべての初心者またはコンピューターサイエンスの卒業生を対象として、データマイニングに関連する基本から高度なテクニックまでを学習できるように用意されています。

問題点

データマイニングチュートリアルを学習する際に、何の困難も感じないことを保証します。ただし、このチュートリアルに間違いがある場合は、改善できるよう、お問い合わせフォームに問題やエラーを投稿してください。