データマイニング
- データマイニングとは
- データマイニング（英語: Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では”Data mining”の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。
- >> SEOでは「上位表示されている傾向をあらゆる側面から分析すること」を指します
略歴/流れ
1960年代からコンピュータが利用されており、ビジネスをする上で役立つためにデータ解析が行われるようになり、データマイニングが誕生しました。
1990年代には、蓄積したデータを活用することができるようになったため、注目を集めるようになりました。
現在は情報化社会が進んでおり、データマイニングを利用することによって、より効率的に顧客のニーズを把握することにも繋げることが可能です。
データマイニングって結局なに？
データマイニングとは、有益性が高いデータを集めるための技術や手法を表すための概念のことを指します。
整理されていない大量のデータに対しても、データ解析を行うことができるため、人工知能や機械学習などにも大きく関わっているため、最先端の技術としても扱うことができます。
また、ユーザーニーズを把握するためにもデータマイニングを利用することから、営業やマーケティングにも効果的に働くことが可能です。
データマイニングの具体的な特徴については、下記が挙げられます。
- 高い信頼性がある
- 膨大なデータを正確に収集
- 新しい技術や知識を見つけられる
- 情報の裏側を見抜ける
- データの価値を最大限活用できる
上記のように、マーケティング活動を行う際にも役立つことができます。
関連する単語の紹介
検索アルゴリズム
検索アルゴリズムとは、Webコンテンツの関連性や重要性を評価して、検索結果順位を決めるためのプログラムのことを指します。
Googleの検索アルゴリズムでは、年間500回以上もアップデートや修正などを繰り返して行われており、検索ユーザーにとって高品質なWebコンテンツを上位表示することが可能です。
アップデートは公開されるものがありますが、非公開でアップデートがされる場合もあるため、検索結果の上位表示は日々少しずつ変化している特徴があります。
SEO対策
SEO対策とは、自分自身のWebコンテンツをGoogleやYahoo!などの検索エンジンが理解しやすいように最適化することを指します。
従来では、マークアップなどの検索エンジンに向けた施策が重要視されていましたが、検索ユーザーにとってより情報価値が高いコンテンツを作成することによって、評価を上げることが可能です。
メリットとしては、安定して集客を行うことができ、広告費などのコストを削減することにも効果的に働きます。
ビックデータ
ビックデータとは、さまざまな種類のデータのことを指します。
巨大なデータ郡のため従来のデータベース管理システムでは管理・解析・記録が難しい特徴があります。
ビックデータは、主に下記3つに大きく分けられます。
- データ量
- データの種類
- データの更新頻度
上記の要素はマーケティングの意思決定をするために、どれも重要な要素です。
データマイニングの手法
データマイニングの手法を理解することによって、蓄積された膨大なデータから規則や傾向を発見して、マーケティングやビジネスに活かすことが可能です。
主に「ロジスティック回帰分析」「クラスタリング」「マーケットバスケット」の分析手法が利用されており、それぞれについて下記にて紹介してきます。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、簡単に言えば事業が起こる確率を分析することができる方法です。
マーケティングで、高い精度の分析結果が求められる場合などにも活用することができます。
例として、飲酒の量と喫煙によって、がんが発生する確率を調べる際にもロジスティック回帰分析は有効に働くことが可能です。
クラスタリング
クラスタリングとは、データを何らかの規則によって分類することを指し、クラスタ解析やクラスタ分析とも呼ばれています。
クラスタリングを活用することによって、競合企業に対して差別化戦略を行うことができたり、ターゲット市場を細分化できるメリットが挙げられます。
また、クラスタリングには、データの中から最も類似している組み合わせから分析する階段クラスター分析と、あらかじめ決められた条件を作らずにデータをグルーピングしていく手法の2つに分類されます。
膨大なデータ量でも、自動的に分類することが可能なので、ビックデータの分析に有効に働くことが可能です。
マーケットバスケット
マーケットバスケットとは、購買データの分析によって、ある商品の同時購買率を把握することが可能です。
マーケティング施策はもちろん、店内の商品配置やキャンペーンなどにも活用することができ、顧客集客にも効果的に働くことができます。
さらに、顧客ニーズを分析する際にも活用することができるため、売上増加を狙うこともできます。
データマイニングのメリットや活用
データマイニングのメリットについては、ニーズ答えた商品やサービスの提供を狙うことができるため、顧客満足度の向上に繋げることが可能です。
また、データマイニングを活用することによって、売れる仕組みづくりをすることができ、安定的に顧客を維持することができます。
小売業や製造業、銀行などのさまざまな分野でも顧客集客にも効果的に働くことができるため、データマイニングは活用されています。