データマイニングの基礎知識と活用例

データマイニングの基礎知識と活用例

日々蓄積されていく膨大なデータから価値のある情報を抽出し、さまざまな分野に生かす取り組みが企業や行政により進められています。データマイニングは、データ内のパターンや関係性を見つけ出す手法として活用されています。今回は、データマイニングの基礎知識とその活用法をご紹介します。

データマイニングの基礎知識

データマイニング(Data mining)とは、統計学やパターン認識などを用いて、有益な知見を探る方法です。1989年頃に、データマイニングの起源となる学術研究分野が確立され、1990年代にデータウェアハウスがデータ蓄積として活用されはじめるとともに、データマイニングも発展してきました。データマイニングにより組織の意思決定は改善し、さまざまなビッグデータがビジネスに活用されるようになりました。
データマイニングのプロセスは、主に以下の4つで構成されます。

4つのプロセス

  • 目標の設定・・・ビジネス上の課題を定義する
  • データ準備・・・関連するデータを収集し、クリーニングを行う
  • モデル構築・・・分析に応じてデータの関係を調査
  • 結果の評価・・・データを集計し、結果を評価

データマイニングでは、結果を評価し有用性を理解するスキルが求められます。得られた知識を駆使して戦略を立て、目的達成のための実行力も必要となります。

4つのプロセス

    分析手法

    データマイニングには、さまざまな分析手法があります。
    代表的なものをご紹介します。

  • クラスタリング・・・データ間の類似性を分析する方法
  • ロジスティック回帰分析・・・2値の結果の確率を予測する方法
  • アソシエーション分析・・・データ同士の関係を見つける方法
  • 決定木分析・・・ツリー構造を使い変数を見つける方法

データマイニングは、上記のプロセスと分析方法を使うことで予測と分類、関係性などを表面化しマーケティング施策などに役立てることができます。

分析手法

データマイニングの活用事例

それでは、データマイニングを活用した事例をご紹介します。

導入事例

  • 金融

    顧客の決済金額や行動パターンなどをデータを元に分析。顧客のニーズに最適な商品を紹介。また、支払い能力の審査にも活用されています。
  • 医療

    病院では過去のカルテデータを分析して、患者ごとに適した治療法を見つけることに活用されています。また、医療会社では投薬したデータをまとめ、効果や副作用などを調査することに役立てられています。
  • 小売

    顧客・販売データから購入傾向や年齢層、好みなどを分析し、販売戦略やマーケティングに生かしています。
  • 教育

    生徒の成績データから、得意・不得意な教科を把握して、個々に合わせた学習指導を行っています。

このように今やデータマイニングはさまざまな業界で活用されています。ビッグデータから得た有用な知識を効率よく予測や仮説に生かせるため、あらゆるビジネス課題に役立てることができます。

エッジワークのプロ人材 【案件例】

データマイニングスキルの高いプロ人材が多数登録しているエッジワークでは、ご依頼内容に合わせ厳選したチームを編成いたします。

データマイニングエンジニア【プログラミング・フレームワークスキル、アルゴリズム・統計、プレゼンスキル】

顧客分析支援

利用者データの抽出業務。行動履歴や傾向を分析。CRMの各種施策を作成、サービスをグロースさせる。

広告配信プロダクト支援

自社広告配信プロダクトのログを分析し、広告配信を最適化。KPI(CPCなど)最適化の改善及び運用。

分析基盤開発

ビッグデータを用いたデータ分析環境の基盤構築および開発、管理。ゲーム品質やサービス改善案作成。

データアナリスト【統計・数学知識、データエンジニアリング、ロジカルシンキング】

自社アプリの課題抽出と解決

ユーザーの消費データ、商品データを抽出・分析し、ユーザーにとって利便性の高いサービスの提案。

プロダクトデータ分析

プロダクト横断or単体でのデータ分析業務。アドホック分析、分析要件定義、分析設計、レポーティングまで。

医療系アプリデータ活用

データ抽出要件の整理・検討からデータ抽出・分析。分析に関わる要件の協議、提案。

データサイエンティスト【ビジネススキル、データサイエンス、データエンジニアリング】

データ分析

メディア業界におけるテレビ視聴などのデータ活用を支援。技術者と連携しながら施策の提案や数値検証、レポート作成などに従事。

モデル構築

Pythonを使用した時系列予測モデルの作成。データ収集から検証まで一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化を担当。

レコメンド

動画学習プラットフォームに搭載するエンジンの開発。レコメンデーションの精度向上に向けアルゴリズムの選定とチューニングを実施。

企画提案

生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案。

データ抽出・集計

BigQueryやSQLを用いてユーザー保有データの収集および統計解析に適した形への集計、成形作業を実施。

保守運用

小売業界でDSとして運用フェーズのモデルに対して課題解決、精度改善提案や分析結果の報告書作成、報告までを行う。

ご発注までの流れ

1お問い合わせ

サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。

オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。

プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。

2要件の整理

課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。

作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。

必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。

3ご提案

ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。

チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。

要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。

4商談

提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。

お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。

プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。

5オファー

チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。

お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。

プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。

6ご発注

プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。

ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。

プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。

料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。