データマイニングで扱えるデータの種類とは？主要なデータベース形式を解説

データマイニングとは、膨大な量のデータから知識を抽出・発掘するプロセスを指します。一般的に、大量のデータが保存され、継続的に処理される環境で活用されています。たとえば銀行システムでは、膨大な顧客データや取引データを保存・処理するためにデータマイニング技術が利用されています。

データマイニングでは、複数のカテゴリに分類されたデータの中に潜む隠れたパターンを見つけ出し、有用な情報へと変換します。収集されたデータはデータウェアハウスなどの領域に集約されて分析対象となり、そこにデータマイニングアルゴリズムが適用されます。これにより、コスト削減と収益増加につながる効果的な意思決定が可能になります。

データマイニングの対象となる主なデータの種類

データマイニングに利用されるデータにはさまざまな種類があり、それぞれ特徴的な構造を持っています。以下に代表的なデータベースの形式を紹介します。

1. リレーショナルデータベース（関係データベース）

データベースシステムは「データベース管理システム（DBMS）」とも呼ばれます。相互に関連する一連のデータ（データベース本体）と、そのデータを管理・アクセスするためのソフトウェア群で構成されます。

リレーショナルデータベースは、それぞれ固有の名前を持つ複数のテーブルの集合体です。各テーブルは属性（列やフィールド）の集合を持ち、一般に大量のタプル（レコードや行）を格納します。リレーショナルテーブル内の各タプルは、一意のキーによって識別されるオブジェクトを表し、属性値の集合として表現されます。また、リレーショナルデータベース向けには、エンティティ・リレーションシップ（ER）モデルのような意味データモデルが設計段階で構築されるのが一般的です。ERモデルは、データベースをエンティティ（実体）とその関連性の集合として定義します。

2. トランザクションデータベース

トランザクションデータベースは、1件のレコードが1つのトランザクション（取引）に対応するファイルで構成されます。各トランザクションには通常、一意のトランザクション識別番号（トランザクションID）と、その取引を構成する商品のリスト（たとえば店舗で購入された商品一覧など）が含まれます。

さらに、トランザクションデータベースには関連テーブルが付随することもあります。これには、取引日時、顧客ID、販売担当者ID、取引が行われた支店のIDなど、販売に関する追加情報が含まれます。

3. オブジェクトリレーショナルデータベース

オブジェクトリレーショナルデータベースは、オブジェクトリレーショナルデータモデルに基づいて構築されます。このモデルは、リレーショナルモデルを拡張したものであり、複雑なオブジェクトやオブジェクト指向の概念を扱うために、より豊富なデータ型をサポートしています。

4. テンポラルデータベース（時間データベース）

テンポラルデータベースは、時間に関する属性を持つリレーショナルデータを格納します。これらの属性には複数のタイムスタンプが含まれることがあり、それぞれ異なる意味（セマンティクス）を持っています。たとえば、有効期間や登録時刻など、時間の捉え方が複数存在する場合があります。

5. 系列データベース（シーケンスデータベース）

系列データベースは、順序付けられたイベントのシーケンスを格納します。ここでの順序は、厳密な時間概念を伴う場合もあれば、伴わない場合もあります。具体例としては、顧客の買い物履歴の系列、Webサイトのクリックストリーム、生物学的な配列データなどが挙げられます。

6. 時系列データベース

時系列データベースは、時間を繰り返し測定して得られる値やイベントの列を格納します（例：毎時、毎日、毎週など）。具体的な応用例としては、株式市場から収集されるデータ、在庫管理データ、気温や風速といった自然現象の観測データなどが挙げられます。

まとめ

データマイニングの対象となるデータは多岐にわたり、リレーショナル型からトランザクション型、時系列型までさまざまです。データの特性に応じて適切なマイニング手法を選択することが、価値ある知見の抽出とビジネス上の意思決定につながる重要なポイントとなります。