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© 株式会社 分析屋

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
雨
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

Category : データマイニング , 最新情報

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当社は、「分析で社会を豊かに」を企業理念として、当社が取り扱う全ての個人情報の保護について、社会的使命を十分に認識し、本人の権利の保護、個人情報に関する法規制等を遵守致します。 また、以下に示す方針を具現化するための個人情報保護マネジメントシステムを構築し、最新のIT技術の動向、社会的要請の変化、経営環境の変動等を常に認識しながら、その継続的改善に、全社を挙げて取り組むことをここに宣言致します。

  1. 当社はデータ分析等に関する事業、並びに従業員の雇用、人事管理等において取扱う個人情報について、適切な取得・利用及び提供をし、特定された利用目的の達成に必要な範囲を超えた個人情報の取扱いを行わないための措置を講じます。
  2. 当社は個人情報の目的外利用を防止するため、必要な対策を講じる手順を確立し、 実施し、維持します。
  3. 当社は個人情報の取扱いに関する法令、国が定める指針その他の規範を遵守致します。
  4. 当社は個人情報の漏えい、滅失、き損などのリスクに対しては、合理的な安全対策を講じて防止すべく、事業の実情に合致した経営資源を注入し、個人情報のセキュリティ体制を継続的に向上させていきます。また、万一の際には速やかに是正措置を講じます。
  5. 当社は個人情報取扱いに関する苦情及び相談に対しては、迅速かつ誠実に対応致します。
  6. 個人情報保護マネジメントシステムは、当社を取り巻く環境の変化と実情を踏まえ、適時・適切に見直して継続的に改善をはかります。

 

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