データマイニングは大規模なデータセットを分類してデータ分析することで、ビジネスの問題を解決するのに役立つパターンを特定するためのプロセスだ。
分析する人にも、分析結果を見る人にも使いやすいテキストマイニング製品を目指す。こうした設計思想に基づいて開発されたのが「見える化エンジン」だ。その特徴を紹介する。
リフロー工程の加熱による温度分布解析専用のソフトウェアが登場。解析ソフトウェアの専門知識なしで操作できる点が特徴だ。
データマイニングツールの基本機能を解説するとともに、代表製品を紹介。DWHとして使用するRDBにデータマイニングツールと同様のアルゴリズム実行モジュールを追加し、処理の高速化を目指す製品が登場している。
米プロ野球MLBの所属球団では、データを活用した試合戦略の立案が当たり前になっている。球団はビジネスインテリジェンス（BI）ツールなどの分析ツールをどのように活用しているのか。データから分かる事実とは。
データ分析を活用して「SDGs」の達成を支援する――。こうした構想を進める非営利団体が大学で講義をしたところ、学生がその理念を「熱烈に歓迎」したという。その理由は。
新型コロナウイルス感染症の影響で、2020年には主要なボート競技が相次いで中止・延期となった。こうした中、英国ボート競技チームはデータを活用した選手のトレーニング方法を生み出し、実践した。その中身とは。
会議を開いても、建設的な意見が出なかったり、ダラダラと時間だけが過ぎてしまったりなどを経験したことは無いだろうか。生産的な会議をするためにはどうすればいいのか紹介する。
国内に複数のホームセンターを展開する□△流通株式会社。同社は需要予測の精度に問題を抱えていた。これまで週次で行っていた需要予測をリアルタイムで行うにはどうすればいいか。
大量のデータに潜む相関ルールや頻出パターンを自動的に分類・解析することで、隠れた有用な関係性を抽出するデータマイニング。日本ユニシスは20年以上前からその有効性を訴えてきた。
ビジネスにおいてデータ駆動型の意思決定が欠かせなくなった。企業がより深い洞察を得るためにまず押さえておきたいデータサイエンスの基礎を学ぼう。
宇宙の粒子シミュレーションなど、予測困難な事象の分析に用いられる予測モデル「システムダイナミックスモデリング」について解説する。
画像処理や気象予報など、身近な場面で活用されている予測モデル「離散事象シミュレーション」の仕組みや活用例について解説する。
アメフトリーグのNFLでデータ活用が進んでいる。攻撃側のトリックプレーを守備側が予測し、幾度も阻止する事例も見られた。一方、専門家はある懸念も示している。
最高データ責任者（CDO）の企業における影響力が増している。Gartnerは、CDOが人員配置、予算、固有の権限を備えた存在になりつつあることを明らかにした。
米大統領選挙では、ほぼ全ての予測モデリングアルゴリズムが勝者予想を外した。その原因にデータサイエンティストが注意を払わなければ、今後あらゆる予測分析プロジェクトを迷走させてしまう恐れがある。
データは試合に大きな影響を与え、時に命運を握ることさえある――。そう語るのは、テニスのグランドスラムで7回の優勝を果たしたビーナス・ウィリアムズ選手だ。ウィリアムズ選手がアナリティクスを使う理由とは。
データマイニングの技術やツールは、企業が将来の傾向を予測し、よりデータに基づいた意思決定を実施するのに役立つ。高度な分析手法を使用して、データセット内の有用な情報を検索する。データマイニングは、データベースに保管されたデータの収集と処理、分析を実行するデータサイエンスの方法論である、KDD(Knowledge Discovery from Database：データベースからの知識発見)のプロセスの一つだ。
データマイニングは、分析対象となるデータセットの説明や、特定の施策の結果の予測、不正行為やセキュリティの問題の検出、ユーザー層の詳細な把握、システムのボトルネックや依存関係の検出などに使用できる。
ビッグデータやデータウェアハウス（DWH）の技術進化や利用可能な製品が拡充し続けていることで、データマイニングの有用性は高まっている。データマイニングを担うデータスペシャリストには、コーディングとプログラミング言語の経験や、データのクリーニングと処理、解釈を実行するための統計知識が必要だ。データスペシャリストは、ビジネスインテリジェンス(BI)やその他の分析アプリケーションを使って蓄積された履歴データやリアルタイムで収集したストリーミングデータを検査し、データマイニングを実施する。
データマイニングは、事業戦略の策定やシステムの運用管理といったさまざまな業務に役立つ。マーケティングや広告、販売、顧客サポートなどの顧客対応に加え、製造、サプライチェーン管理(SCM)、財務、人事などの幅広い分野で利用できる。IT管理の面では、不正検出やリスク管理、サイバーセキュリティ計画の策定などに効果的だ。データマイニングは、医療や政府、科学、数学、スポーツなどの研究にも利用される。
データマイニングは一般的に、データサイエンティストや熟練したデータ分析の専門家が実施する。しかし組織内でデータに精通したビジネスアナリストや経営幹部、その他の従業員が、市民データサイエンティスト（データ分析の専任担当ではないが、高度なデータ分析ができる人材）としてデータマイニングを担当することがある。
データマイニングの中核要素には、機械学習と統計分析に加えて、分析用データを準備するためのデータ管理タスクが含まれる。機械学習アルゴリズムと人工知能(AI)技術の進化で、データマイニングツールはより多くのプロセスの自動化が可能となっている。これらのツールは、顧客データベースや取引記録、Webサーバ、モバイルアプリケーション、センサーからのログファイルなど、膨大なデータセットのマイニングを実行する。
データマイニングプロセスは主に、次の4つの主要なステップに分類できる。
データマイニングにはさまざまな技術が利用できる。一般的なデータマイニング技術の例を幾つか紹介する。
さまざまなベンダーがデータマイニングツールを提供している。各ベンダーは、他の種類のデータサイエンス製品の中の一機能として、データマイニングツールを提供することもある。データマイニングソフトウェアは、データの準備機能や組み込みアルゴリズムを用いた分析機能、グラフィカルユーザーインタフェース（GUI）ベースの開発環境などの主要な機能を提供する。
データマイニングツールを提供するベンダーとしては、MicrosoftやIBM、Oracle、AlteryxDataiku、H2O.ai、KNIME、RapidMiner、SAP、SAS Institute、Tibco Softwareなどが挙げられる。数値計算とデータ可視化のためのソフトウェア「DataMelt」やデータマイニングソフトウェアの「ELKI」、機械学習ソフトウェア「Weka」などのオープンソースのデータ分析ソフトウェアをデータマイニングに活用することもできる。
一般的に、データマイニングのビジネスにおける利点は、データセット内の隠れたパターンや傾向、相関関係、異常などを発見する能力から生じる。こうした情報を他のデータ分析手法と組み合わせることで、意思決定の精度を改善できる。各業界の事例を紹介する。
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