データマイニングと統計の違いとは？それぞれの特徴と活用方法を解説

「データマイニング」と「統計」は、どちらもデータから価値ある知見を引き出すための手法ですが、目的やアプローチには明確な違いがあります。本記事では、それぞれの定義や特徴、具体的な活用方法についてわかりやすく解説します。

データマイニングとは

データマイニングとは、膨大な量のデータに対して自動または半自動的な手法で探索・分析を行い、意味のあるパターンや規則性を発見する技術です。大量のデータを選択・探索・モデル化するプロセスを通じて、当初は未知だった規則性や関係性を見つけ出し、データベースの保有者にとって明確で有用な結果を得ることを目的としています。

データマイニングは、コンピュータアルゴリズムや統計手法の利用だけに限定されません。情報技術と組み合わせて企業の意思決定を支援できる、ビジネスインテリジェンスの一分野と言えます。

データマイニングはデータサイエンスとよく似ていますが、実行する人物、状況、対象となるデータセット、そして目的が定まった形で行われる点が特徴です。テキストマイニング、Webマイニング、音声・動画マイニング、画像データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなど、さまざまな種類のサービスが含まれ、シンプルなソフトウェアから高度に専門化されたツールまで、多彩な手段を用いて実施されます。

また、データマイニングを外部委託（アウトソーシング）すれば、低い運用コストで作業を迅速に完了させることができます。専門業者は最新技術を駆使して、手作業では処理が不可能なデータにも対応可能です。各種プラットフォームには膨大な情報があふれていますが、実際に役立つ知識として取り出せるものはごくわずかであり、だからこそデータマイニングの重要性が高まっています。

統計とは

統計とは、数値データの分析と提示を行う学問であり、すべてのデータマイニングアルゴリズムの中核を支えています。大量のデータを扱うためのツールや分析手法を提供し、計画立案、調査設計、データ収集、分析、そして調査結果の報告に至るまでの一連のプロセスを網羅します。そのため、統計は数学だけにとどまらず、ビジネスアナリストがビジネス課題の解決に活用する実践的な手法でもあります。

推測統計の役割

推測統計は、標本（サンプル）から母集団のパラメータ値を推定するために用いられます。仮説検定を実施して2つのデータセットが類似しているか異なるかを確認したり、単回帰分析や重回帰分析を行って因果関係を説明したりすることも可能です。

仮説検定と相関分析の活用例

仮説検定を使えば、2つのデータセットを数値的に比較できます。たとえば、「自社の売上高は主要競合他社と同程度、あるいはそれ以上である」という仮説を立てた場合、仮説検定によってこの想定を数学的に検証し、確認または棄却することができます。

さらに、相関分析は、巨大なデータセットで観察される多数の変数の中から関心のある変数を切り分け、どのビジネス変数が望ましい成果に大きく影響しているのかを把握するためのシンプルながら強力なツールです。

まとめ

データマイニングは大量のデータから未知のパターンやルールを発見することに重きを置くのに対し、統計はデータの分析・提示を通じて仮説を検証し、数値に基づく結論を導き出すことを重視します。両者は対立する概念ではなく、統計的手法を土台としてデータマイニングが成り立っている側面もあります。目的に応じて両者を適切に使い分けることが、データ活用成功の鍵となるでしょう。