記述的データマイニングと予測的データマイニングの違いを徹底解説

記述的データマイニング（Descriptive Data Mining）とは

記述的データマイニングは、主に相関関係、クロス集計、出現頻度などの分析結果を提示するために用いられる手法です。収集したデータの中に潜む規則性を見つけ出し、隠れたパターンを明らかにすることを目的としています。その中心にあるのは、生のレコードをレポート作成やモニタリングに役立つ「意味のある情報」へと要約・変換するプロセスです。

名前のとおり、記述的データマイニングはデータを「記述（説明）」します。取得されたデータは、人間が理解しやすい形へと変換されます。代表的な手法の一つにアソシエーション分析があり、Aprioriアルゴリズムを用いて学生の成績特性を分析し、項目群の間の相関関係を抽出するといった活用例があります。

具体的には、多数の学生の学業成績を含むデータベースに対してAprioriアルゴリズムを適用し、試験の得点、学期中の課題評価、出席状況、実習成績といった複数のパラメータに基づいて学生をプロファイリングするためのアソシエーションルールを抽出します。

予測的データマイニング（Predictive Data Mining）とは

「予測的（Predictive）」という言葉が示すように、予測的データマイニングとは、将来の出来事、複数のデータ、あるいはトレンドを予測することを目的とした分析です。ビジネスアナリストがより良い意思決定を行うことを支援し、分析チームの活動に新たな価値をもたらします。予測的データマイニングは予測分析を提供し、その本質は「データを用いて結果を予測すること」にあります。

予測的マイニングの主な目標は、現在の振る舞いを把握することではなく、将来の結果を予測することです。対象となる値を予測するために、教師あり学習の各種手法が活用されます。

この分野に属する主なアプローチには、分類（クラス分類）、時系列分析、回帰分析があります。予測分析の基盤となるのはデータモデリングであり、既知の変数を使って、他の変数の未知の将来値を推定する仕組みです。

さらに、これらの教師あり学習手法同士を比較することで、それぞれの強みと弱みについての洞察を得ることも重要です。この一連のプロセス全体は、求める知識を抽出するのに最も適した手法を見極めるために実施されます。

記述的データマイニングと予測的データマイニングの比較

ここで、両者の違いを表形式で整理してみましょう。

まとめ

記述的データマイニングは「過去および現在のデータが何を語っているか」を明らかにする手法であり、予測的データマイニングは「その知見をもとに未来をどう読むか」を実現する手法です。両者は対立する概念ではなく、記述的分析で得られたパターンや相関を入力として、より高度な予測モデルを構築するという補完関係にあります。目的に応じて両者を適切に使い分けることで、データ活用の効果を最大化できます。