データマイニング とは？

たとえば購買データから、一緒に買われやすい商品の組み合わせを探すよ。「パンとジャム」などを調べるのは説明用の例で、その傾向が実際にあるかはデータで確かめるんだ。

データマイニングは、データから有用なパターンや関係を見つけることに注目した考え方だよ。その手段に機械学習を使うこともあり、予測も扱う。機械学習にもクラスタリングなどがあるので、「発見と予測」で完全に分けられないんだ。

分類は、あらかじめ定めた種類へ分けるためのモデルを作る方法。クラスタリングは、正解の種類が付いていないデータなどを似た特徴でまとめる方法だよ。既存の種類に分けたいのか、まとまりを探したいのかで使い分けるんだ。

目的に合うデータを選び、欠損や重複などを確認して準備する必要があるよ。結果も、目的に役立つかを評価する。データ量が多くても、必ず有用な知見が得られるわけではないんだ。

関連が見つかっても因果関係とは限らず、偶然やデータの偏りも考える必要があるよ。別のデータや実際の状況と照らし合わせて結果を確かめよう。分析に使えるデータの範囲や、結果をどう使うかも確認するんだ。