データマイニングとは
データマイニングは、企業が生データを有用な情報に変換するプロセスです。 ソフトウェアを使用して大量のデータのパターンを探すことにより、企業は顧客についてより多くのことを学び、より効果的なマーケティング戦略を開発し、販売を増やし、コストを削減できます。 データマイニングは、効果的なデータ収集、倉庫保管、およびコンピューター処理に依存します。
データマイニングプロセスは、検索エンジンテクノロジーやWebサイト推奨プログラムなどのアプリケーションを強化する機械学習モデルの構築に使用されます。
データマイニングの仕組み
データマイニングでは、情報の大きなブロックを調査および分析して、意味のあるパターンと傾向を収集します。 データベースマーケティング、信用リスク管理、不正検出、スパムメールフィルタリングなど、さまざまな方法で使用したり、ユーザーの感情や意見を識別することもできます。
データマイニングプロセスは5つのステップに分けられます。 まず、組織はデータを収集し、それをデータウェアハウスにロードします。 次に、社内サーバーまたはクラウドにデータを保存および管理します。 ビジネスアナリスト、管理チーム、および情報技術の専門家がデータにアクセスし、データの整理方法を決定します。 次に、アプリケーションソフトウェアがユーザーの結果に基づいてデータを並べ替え、最後に、エンドユーザーがデータをグラフや表などの共有しやすい形式で提示します。
データウェアハウジングおよびマイニングソフトウェア
データマイニングプログラムは、ユーザーの要求に基づいてデータの関係とパターンを分析します。 たとえば、企業はデータマイニングソフトウェアを使用して情報のクラスを作成できます。 例として、レストランがデータマイニングを使用して特定の特別料理を提供するタイミングを決定したいとします。 収集した情報を確認し、顧客がいつアクセスし、何を注文したかに基づいてクラスを作成します。
それ以外の場合、データマイナーは、論理的な関係に基づいて情報のクラスターを見つけるか、関連付けとシーケンシャルパターンを見て、消費者行動の傾向に関する結論を導き出します。
ウェアハウジングは、データマイニングの重要な側面です。 倉庫とは、企業がデータを1つのデータベースまたはプログラムに集中化することです。 データウェアハウスを使用すると、組織は特定のユーザーが分析および使用するためにデータのセグメントをスピンオフできます。
ただし、他のケースでは、アナリストは必要なデータから開始し、それらの仕様に基づいてデータウェアハウスを作成する場合があります。 企業や他のエンティティがデータを整理する方法に関係なく、彼らはそれを使用して経営陣の意思決定プロセスをサポートします。
データマイニングの例
食料品店は、データマイニング技術のよく知られたユーザーです。 多くのスーパーマーケットでは、非会員には提供されていない割引価格を利用できる無料のロイヤルティカードを顧客に提供しています。 このカードにより、店舗は誰が何を購入し、いつ、どの価格で購入するかを簡単に追跡できます。 データを分析した後、店舗はこのデータを使用して、顧客の購入習慣をターゲットにしたクーポンを顧客に提供し、いつ商品を販売するか、いつ商品を定価で販売するかを決定できます。
企業が特定の仮説を証明するために、サンプルグループ全体を代表しない選択された情報のみを使用する場合、データマイニングは懸念の原因になります。
重要なポイント
- データマイニングは、大量の情報を分析して傾向とパターンを識別するプロセスです。データマイニングは、顧客が興味を持っているものや購入したいものを知ることから、詐欺検出やスパムフィルタリングに至るまで、すべての企業で使用できます。ユーザーが要求または提供する情報に基づいたデータのダウンパターンと接続。
