データマイニングって知ってますか？ Webの記事であったり、意識の高いような人が使っているのを聞いたことがあるかもしれません。
この記事に辿り着いたということは、何らかの理由でデータマイニングという言葉について調べているのでしょう。まずはデータマイニングとはどういうものかをしっかりと、正しい理解をすることからスタートしてみます。
データマイニングの概要、どういったことがデータマイニングで可能なのかご説明します。
データマイニングについて
マイニングとは、地中から鉱物などを採掘するという意味があります。
つまりデータマイニングとは、大量のデータの中から有益な情報を拾い上げるということです。
マーケティングの場においてデータというのは膨大な量が存在します。そのデータからいかに有用な情報をピックアップするのかが重要でかつ困難なことです。そこでデータマイニングという手法が現れました。
データマイニングに関する話でビールとおむつという話はご存知でしょうか。
とあるドラッグストアのデータを解析したところ、利用客の中にビールとおむつを一緒に買う人が多いというわかりました。そこでビールとおむつの売り場を隣接させたところ売り上げがアップした、というお話です。
これは都市伝説ということになっていますが、データマイニングではこういったように利用することができます。
データマイニングでできることは？
先ほどお話では、データマイニングでビールとおむつの購入の頻度が同じということを発見しました。この他にもデータマイニングで可能なことがあります。
通販サイトである商品を購入したとき、この商品に興味があるかたはこちらの商品にもおすすめです、といった表示を見たことがあるのではないでしょうか。
これはこの商品に関心がある人はA、関心の無い人はBとデータの分類を行なっています。このデータの分類もデータマイニングでできることのひとつです。
また、ある商品が多く購入されたのはなぜかということもデータマイニングで明らかにすることができます。
逆に言えば、こういうようなことが起こると次には何が起こるのか予測することが可能ということです。
以上に挙げたものがデータマイニングの主な用途になります。
データマイニングの具体的な手法4選！
次にデータマイニングの具体な手法を4つお教えします。
手法1.マーケット・バスケット分析
バスケットとついていることからわかるかもしれませんが、これはビールとおむつのお話のように、この商品を組み合わせて買う人はどんな人かを分析する方法です。
手法2.ロジスティック回帰分析
例えば40代男性のデータを解析したとき、お酒とお弁当を買うグループとお酒と食パンを買うグループに分かれたとします。
ここから前者は独身、後者は家庭があると予想でき、マーケーティングではそれぞれ違ったアプローチを行うことができます。
こういったある商品を購入したときこちらの商品を買う確率とまた別の商品を買う確率があるといった発生確率をしめすのがロジスティック回帰分析です。
手法3.クラスター分析
クラスター分析はデータ分類に用いる手法で、階層クラスター分析と非階層クラスター分析があります。前者は似ているデータをまとめていくつかに分類します。
これは分類されるのでわかりやすい結果が得られますが、もとのデータが多いとわかりづらくなってしまいます。
一方後者は名前の通り階層に分けない方法なので大量のデータ解析に向いています。
手法4.アソシエーション分析
こちらは関連性を見出すための手法です。
ビールとおむつのような商品の関連性はもちろん、その他にページビューと商品購入の関連性やポイントカードの利用歴と購入商品の関連性などにも利用することができます。
自分で行うには難しい？
さて、データマイニングの手法を記しましたが、これらを実際にやってみようとするとどうなるでしょうか。まずデータ収集から始まります。
ただデータを集めるだけでなく、目的達成のためにはどのようなデータがどのくらい必要かを考えなくてはなりません。
たとえそれができたとしても適切な手法を用いて正確な結果を導き出すまでには多くの困難が待ち受けています。
間違ったデータ分析ではなんの役に立たないどころかマイナスに作用してしまう危険性もあります。
やはり自分でデータマイニングを1から始めるのは難しいと言えるでしょう。
人力でデータマイニングが難しいならAIを活用しよう！
人力でデータマイニングをするというのは、結果を得られるまでの過程も難しいですし、正確な結果が得られたのかという不安もあります。
そこでAIを活用するという方法があります。
AIを活用すれば人では発見できない情報が見つかる可能性がある
囲碁や将棋の世界ではこれまで人間が想像もしないような戦法や戦略がAIによって日々生み出されています。
これはAIが膨大な量のデータを処理できるから、人では発見できなかった情報が見つけられるためです。
マーケティングの場では、これまで見落としていた利用客やもっと売り上げを伸ばせる商品などが発見できることでしょう。
ランサーズでは直接のやりとりでAI開発に取り組める！
AIの活用ということをお話しましたが、人力のデータマイニングすら難しいというのに、AIの開発はさらに困難を極めます。そこでAI開発を外注するという方法が最適でしょう。
外注すればAIを専門にしている会社が個人の目的に合致したAIを開発してくれますし、疑問に感じていることの相談もできます。
具体的な外注ですが、AI専門の会社を探すという方法ももちろんありますがクラウドソーシングを利用する方法もあります。
クラウドソーシングでは、データマイニング用のAIの開発ができる個人・会社を募集し、応募の中から最適な相手を見つけ発注することができます。
クラウドソーシングを行なっているサイトはいくつかありますが、その中でもおすすめなのは業界最大手のランサーズです。
ここでは応募してきた相手のこれまでの受注履歴やクライアントからどう評価されているかなどが一目でわかります。
また応募する際に報酬や納期を提示してもらえるので最適な外注先を探すのに便利です。
これからデータマイニングを導入しようと考えているけど、どうすれば良いか悩んでいる方は、一度ランサーズをチェックしてみてはいかがでしょうか。