データマイニングの基本手法

「まずは何が知りたいのかを知る」

データマイニングとは、大量のデータから何らかの法則性を発見するために実施します。

そのデータ分析の目的によって様々な手法が存在するため、

まず、自分たちがどのような問題を解決するために、データマイニングを行うかを明確にします。

具体的には次のような問題に使います。

  • 分類

例:家族連れ、男性、女性などの属性にグループ分けする

  • 連関

例:チョコレートを買う人と、牛乳を買う人の関連性を知りたい。

  • 判別

例:BMIが25を超えると肥満といえるだろう。(分類と似ているが、判別はデータ解析をすることによって、グループが判明する)

  • 予測

例:来月の売り上げを過去のデータから予測する。

データマイニングを実施する目的が決まりましたら、用いる手法も決まります。

データマイニングで用いられる多くの手法が、統計解析で用いられていた手法であり、データマイニングでも多くは有用となっております。

下記がよく用いられる代表的な手法となります。

  • 分類のための手法

クラスター分析

主成分分析

コレスポンデンス分析

ニューラルネットワーク

  • 連関のための手法

マーケットバスケット分析

時系列パターン分析

類似時系列パターン分析

主成分分析

コレスポンデンス分析

  • 判別のための手法

ロジスティック回帰分析

決定木(分類の木)

線形判別関数分析

ニューラルネットワーク

  • 予測の為の手法

回帰分析

非線形回帰分析

決定木(回帰の木)

ニューラルネットワーク

  • データの視覚化の外れ値摘出のための手法

ヒストグラム

箱ひげ図

散布図

折れ線グラフ

決定木分析例:傘の決定木

天気予報
傘必要なし
降水確率
晴れ
30%
90%
大き目の傘をもっていく
折りたたみ傘で十分

上記の回帰分析や決定木分析は、基本的な統計解析の分野でも頻繁に行われています。

これらの分析手法を組み合わせることによって、データマイニングを行います。

参考文献

[1] 内田 治:「例解 データマイニング入門」日本経済新聞社, 2002

[2] 岡嶋 裕史:「数式を使わないデータマイニング入門 隠れた法則を発見する」光文社,2006

最新情報

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