KDDプロセスとは？知識発見におけるデータマイニングの5つのステップを徹底解説

KDD（データベースからの知識発見）とは

KDDは「Knowledge Discovery in Databases（データベースからの知識発見）」の略称で、データの中から知識を発見する一連の広範なプロセスを定義する概念です。データマイニングという具体的な手法を、より高い視点から活用することを重視しています。この分野は、人工知能、機械学習、パターン認識、データベース、統計学、専門家システムのための知識獲得、データ可視化など、多くの研究分野から注目を集めています。

KDDプロセスの主な目的

KDDプロセスの主な目的は、大規模なデータベースの中から有用な知識を抽出することです。これを実現するために、データマイニングアルゴリズムを活用し、何が「知識」とみなされるかを識別します。

KDDは、大規模なデータリポジトリに対する体系的な探索的解析とモデリングとして捉えられています。つまり、大規模で複雑なデータセットから、有効で有用かつ理解しやすいパターンを識別するための組織的なプロセスなのです。

データマイニングとKDDの関係

データマイニングはKDDプロセスの中核をなす部分であり、レコードを調査し、モデルを構築し、これまで未知だったパターンを発見するアルゴリズムの推論などが含まれます。構築されたモデルは、データから知識を抽出したり、データを分析したり、将来の値を予測したりするために活用されます。

データマイニングはKDDプロセスの一つのステップであり、許容できる計算効率の制約の下で、データに対して特定のパターン（またはモデル）を列挙するデータ分析・発見アルゴリズムを適用することを指します。

KDDプロセスには、データベースの利用に加えて、必要な選択・前処理・サブサンプリング・変換を行うこと、データマイニング手法（アルゴリズム）を用いてパターンを列挙すること、さらにデータマイニングの結果を評価して、知識とみなされるパターンのサブセットを識別することが含まれます。

知識発見プロセスの5つのステップ

知識発見プロセスには、以下のステップが含まれます。

1. 選択（Selection）

データマイニングプロセスに必要なデータを、さまざまなソースから収集します。したがって、最初のステップは、データセットを選択するか、知識発見を実行する対象となる変数やデータサンプルのサブセットに焦点を当てることです。

2. データクリーニングと前処理

プロセスで使用されるデータには、欠損値や誤った値が含まれている可能性があります。そのため、ノイズの除去、ノイズをモデル化または考慮するために必要な情報の収集、欠損データフィールドを処理する手法の決定、時系列情報への対応といった基本的な操作が、KDDプロセスの第2ステップとして実行されます。

3. データ変換

このステップでは、タスクの目的に応じて、データを表現するための有用な特徴量を見つけます。次元削減や変換手法を用いることで、考慮すべき変数の数を効率的に減らしたり、データの不変表現を発見したりすることができます。

4. データマイニング

実行するデータマイニングタスクに基づいて、このステップでは変換済みのデータにアルゴリズムを適用し、分類ルールや決定木、回帰分析、クラスタリングなど、特定の表現形式における関心のあるパターンを探索します。

5. マイニングされたパターンの解釈

最後のステップでは、抽出されたパターンやモデルの可視化、または抽出されたモデルが示すデータの可視化を行うことで、得られた知識を人間が理解しやすい形に変換します。

まとめ

KDDは、データの選択から前処理、変換、マイニング、そして解釈までを一貫して扱う体系的な知識発見のフレームワークです。データマイニングはその中核を担うステップであり、各段階を適切に実行することで、大規模データから価値ある知識を効率的に引き出すことができます。