現在、消費者はさまざまな製品ニーズを抱えています。このことが、これらの需要を支えるためにさまざまな事業が設立される原因となっています。それは、同じ種類の事業、異なる起業家、同じ地域、異なる地域、同一国内、さらには異なる国々にまたがる場合も含まれます。
企業が共通点を持ち、同じ目標を追求すると、競争が必然的に生じます。企業は、より多くの顧客基盤を獲得し、利益を生み出して継続的に運営するために、競争する必要があります。ビジネス戦略を立案する際の基本的な要素は、消費者需要に関するデータです。しかし、ビジネス戦略を作成するために、世界中から大量のデータを収集して分析するには、かなりの時間がかかります。
術の急速な進歩により、消費者は必要なものを迅速に見つけることができるようになりました。データ収集や戦略立案に時間がかかりすぎる起業家は、競合他社よりもターゲット顧客に到達するのが遅れる可能性があります。
ビジネス開発を加速させるには、データを収集し、ビジネスの運営を分析するツールが必要です。このツールは戦略やビジネスモデルの作成に役立ちます。これをデータマイニングと呼びます。
データマイニングとは?
データマイニングとは、大規模なデータセットをパターンに分類するプロセスです。また、データ間の関係を分析するプロセスも含まれます。これらのプロセスは、問題解決やビジネスの改善に役立ちます。実務では、「データベースからの知識発見(Knowledge Discovery in Databases: KDD)」という用語を代わりに使用することもあります。
データマイニングにおけるデータの種類
- リレーショナルデータベースとは、ERモデルを使用して関係を示すテーブル形式で保存されるデータベースのことです。
- データウェアハウスとは、複数のソースから収集され、1つの形式で1か所に保存されたデータベースのことです。
- トランザクションデータベースとは、さまざまなイベント形式で各項目のデータを保存するデータベースのことです。
- 高度なデータベースとは、テキストファイル、マルチメディア、ウェブなど、さまざまな形式で保存されたデータベースのことです。
データマイニングのプロセス
データマイニングは、「Cross-Industry Standard Process for Data Mining(CRISP-DM)」という標準的なプロセスに従います。手順は次のとおりです。
1. ビジネスの理解
データを確認する前に、マイニングプロセスはビジネスの目的を理解し、問題を特定し、計画を定義することから始まります。その後、データを分析とビジネストレンドの計画に適した形式に変換します。
2. データの理解
各ソースからデータを収集し、その正確性と信頼性を確認する必要があります。このステップでは、データの詳細を確認し、分析に適切な量のデータを評価することも含まれます。
3. データの準備
このステップでは、生データをさらに分析に適した形式に変換します。データ準備は、次の3つのステップに分けて行われます。
- データ選択:目的を定義し、分析を行った上で、分析に使用できるデータを選択します。
- データクリーニング:収集したデータの完全性と正確性を確認し、重複したエントリを削除して1つだけを残します。
- データ変換:データを分析に適した形式に変換します。例えば、テキストを数字に変換したり、データを希望する間隔に変換したりします。
4. モデリング
データが準備できたら、予測モデルを作成するか、分析のためにデータをシミュレートする段階です。その後、作成したモデルの精度を評価します。もし要件を満たしていない場合は、データ準備のステップに戻る必要があります。
5. 評価
ビジネス モデルを作成したら、実際に使用するための要件を満たしているかどうか、モデルの効率を評価する必要があります。理解を深めるために、さまざまなグラフで比較結果を作成することがあります。
6. デプロイメントと監視
最後に、市場分析に機械学習を使用することで、分析とモデリングから得られたデータを実際に適用できます。これはマーケットバスケット分析と呼ばれます。この手法では、POS(Point of Sale)データを分析し、Power BIやGoogle Data Studioなどのツールを使用して、データの可視化を通じて洞察を伝えます。
データマイニング手法の種類
データマイニングの手法には、次の 2 つの主要なグループがあります。
記述的モデリング:これは、既存のデータを理解するために基本的な統計を使用するデータ分析の一形態です。重複データや未使用データを確認し、削除する作業が含まれます。この手法は、3つの種類に分けることができます。
- 関連付け
これは、発生したイベントに基づいてデータ間の関係を見つけることです。例えば、顧客が家電店で商品を購入した場合、その購入データを分析して、どのような商品が購入されたのかを把握します。複数の商品を購入した場合、それらの商品がどのように関連しているかを分析します。そして、この情報を使用して商品をペアリングまたはグループ化し、顧客を引き付けるためのプロモーションを作成します。
- クラスタリング
これは、似ているまたは近いアイテムをグループ化して、将来のデータトレンドを分析するプロセスです。例えば、年齢や性別でデータをグループ化し、消費行動を分析して、各グループに合わせたキャンペーンを作成します。
- 時系列
将来の出来事を予測するためのプロセスです。例えば、ある地域の人口が着実に増加している場合、今後3年間で需要を満たすために市場や店舗を建設する計画が立てられるかもしれません。
予測モデリング: 過去と現在のデータを基に統計分析を行い、将来の出来事を予測します。この手法は、次の 3 つのタイプに分けられます。
1) 分類
- 決定木分析(ディシジョンツリー):これは意思決定モデルです。その形式は木構造のようです。親ノードから始まり、子ノードに分岐します。その後、意思決定の結果を分析し、最終的な決定が葉ノードで行われるまでプロセスを続けます。
- ナイーブベイズ:この方法は、既存のデータを数字に変換します。これは、まだ発生していないイベントの確率を分析し、以前に起こったことに基づいて予測するためです。 ニューラルネットワーク:データ構造を層で接続する機械学習のプロセスで、人間の脳に似ています。入力データと出力データの関係をモデル化します。例えば、画像内のオブジェクトからブランドロゴを検索することです。
2) 回帰
この方法は分類に似ていますが、過去のデータのトレンドを基に数値や量を推定します。独立変数と従属変数を定義し、結果をグラフで分析します。例えば、昨年は10人の顧客で売上が100,000バーツでした。今年は顧客が 20 人いれば、、売上は200,000バーツ以上に達する可能性があります。
上記のすべてのテクニックは、計算能力およびコンピュータシステムのスキルに依存しています。これらのスキルは以下のようにまとめられます。
- 統計: データを分析し、データの関係をリンクし、統計ソフトウェアを使用して結果を計算するために使用されます。
- AI:大量のデータを迅速に処理し、処理時間を短縮するために使用されます。
- プログラミング言語:Pythonのような言語を使用して、分析のための特定のコマンドを作成することができます。
- 機械学習:システムの論理を理解することで、データ管理が容易になります。
- データベース:SQLの知識を使用して、分析のために複数のソースからデータを抽出します。
- データ可視化:データをグラフ、マップ、テーブルなどのさまざまな形式で表現し、詳細な分析を通じて理解しやすくします。
異なる種類のビジネスにおけるデータマイニングの例
販売
小売業では、POSシステムを使用して支払い処理、領収書の発行、在庫の確認、収入と支出の集計など、店舗運営を管理します。これにより、財務情報を確認し、消費者行動を分析してマーケティング戦略を改善することができます。
マーケティング
各ブランドは、新発売の製品を購入してもらうためにオンラインキャンペーンを作成します。例えば、IKEAは「IKEA Place」を作成し、割引キャンペーンやセット商品を低価格で提供することで、顧客の購入を促進しました。
工場と製造
工場では、データマイニングを使用して、機械の老朽化に伴うメンテナンススケジュールを予測・計画し、各タイプの機械を修理するために必要なコストを見積もります。製造業では、データマイニングが生産コストや各製品を製造するために必要な時間の分析に役立ちます。また、ターゲット市場の予測にも役立ち、継続的な生産を可能にします。
病院
病院はデータマイニングを使用して病気の症状を分析し、適切な予防および治療方法を決定します。
結論として、ビジネスの種類に関わらず、データマイニングの原則を使用してデータを分析する必要があります。これにより、消費者の需要に沿ってビジネスを継続的に運営することができます。また、ビジネスに影響を与える可能性がある将来の問題を予防するのにも役立ちます。
参照元:
Data Mining คืออะไร สำคัญอย่างไรกับธุรกิจ
Introduction to data warehouse, datamining and machine learning