空間データマイニングと時間データマイニングの違いとは？特徴と活用方法を徹底解説

空間データマイニング（Spatial Data Mining）とは

空間データマイニングとは、データマイニングの手法を空間モデルに適用する技術です。アナリストは地理的・空間的なデータを活用し、ビジネスインテリジェンスや多様な分析結果を導き出します。この作業では、地理情報を関連性のある有用な形式へと変換するために、専用の技術やリソースが必要となります。

空間データの進化と空間データベースの広範な利用に伴い、空間知識発見（Spatial Knowledge Discovery）の重要性が高まっています。空間データマイニングは、空間データベースから驚くような、かつ潜在的に価値のあるパターンを発見するプロセスとして捉えることができます。

空間データマイニングにはいくつかの課題があります。その一つが、研究プロジェクトの目的に関連するパターンやオブジェクトを認識・発見することです。アナリストは、GISやGPSツールなどを活用しながら、膨大なデータベースや大規模なデータセットの中から関連性の高いデータを探し出します。

空間データマイニングプロジェクトの目的は、統計的な偶然の一致やランダムな空間モデリング、無関係な結果などを排除し、実際に活用できる実質的なパターンを構築することにあります。その手法の一つとして、アナリストは「同一オブジェクト」や「等価オブジェクト」のモデルをデータの中から探し出し、複数の地理的領域を正確に比較できるようにします。

時間データマイニング（Temporal Data Mining）とは

時間データマイニングとは、大量の時系列データから、自明ではない暗黙的な、かつ潜在的に重要な情報を抽出するプロセスを指します。時系列データは主に数値といった基本的なデータ型の連なりであり、そこから有益な知識を引き出すことが目的です。

時間データマイニングの狙いは、機械学習・統計学・データベース技術などの手法を駆使して、高度な逐次データの中から時間的なパターン、予期しない傾向、その他の隠れた関係性を発見することです。ここでいう逐次データには、アルファベットからなる記号列である「時間シーケンス」と、連続的な実数値の列である「時系列（タイムシリーズ）」が含まれます。

時間データマイニングは、主に次の3つの作業で構成されています。

1. 時系列データの記述（特徴付け）
2. 類似性尺度の定義
3. マイニングサービスの提供

時間データマイニングでは、複数の時点における同一属性の値を記録したレコード列（時系列）を処理します。こうしたデータを用いて、関心のある特定のパターンを探し出すパターンマッチングは、近年大きな注目を集めています。

さらに、時間データマイニングでは、時間データベース向けに開発された効率的なデータ格納技術、高速処理、迅速な検索手法を活用することも可能です。

まとめ

空間データマイニングが「位置・空間」に着目して地理的なパターンを発見するのに対し、時間データマイニングは「時間の流れ」に着目して時系列的なパターンや傾向を抽出します。両者は対象とするデータの性質こそ異なりますが、大量のデータから価値ある知識を発見するという点で共通しており、ビジネスや科学のさまざまな分野で活用されています。