データマイニングの主な手法とは？押さえておきたい5つの技法を解説

データマイニングとは、統計学や数学などの手法を含むパターン認識技術を活用し、データベースに蓄積された膨大なデータの中から、有用な新たな相関関係・パターン・トレンドを発見する一連のプロセスです。

単にデータを収集するだけでなく、事実に基づくデータセットを分析して予期していなかった関係性を明らかにし、データの保有者にとって論理的かつ実用的な形で情報を要約することを目的としています。最大の課題は、問題解決や企業の発展につながる本質的な情報を、大量のデータからいかに効率よく抽出するかという点にあります。現在では、データマイニングとより良い意思決定を支援するための多彩なツールや技術が数多く提供されており、用途に応じた使い分けが可能です。

代表的なデータマイニングの手法

分類（Classification）

分類は、データマイニングにおいて最も重要なタスクの一つです。各データインスタンスの属性に基づいて、あらかじめ定義されたクラスラベルを割り当てていくことで、より効率的な予測と分析を実現します。大規模なデータセットを効果的に処理するためのアルゴリズムも多数開発されています。
分類はクラスタリングと似ているため混同されやすいのですが、両者は別物です。決定的な違いは、分類では「事前に定義されたグループへの所属」に基づいて要素をラベル付けするという点にあります。

クラスタリング（Clustering）

クラスタリングは、物理的あるいは抽象的なオブジェクトの集合を、互いに類似したオブジェクト同士のグループへとまとめていくプロセスです。クラスターとは、同じクラスター内部では相互に類似し、他のクラスターのオブジェクトとは性質が異なる、データオブジェクトの集合を指します。多くのアプリケーションでは、クラスター化されたデータ群をひとつのグループとしてまとめて扱うことができます。クラスタ分析は、人間が行ってきた基本的な知的活動のひとつでもあり、顧客セグメンテーションなど幅広い場面で応用されています。

回帰（Regression）

回帰は、数値型の変数を対象として、一つ以上の説明変数（独立変数）から目的変数（従属変数）の値を予測する手法です。回帰には線形回帰、重回帰、加重回帰、多項式回帰、ノンパラメトリック回帰、ロバスト回帰など、さまざまな形式があります。中でもロバスト回帰は、誤差が正規性の条件を満たさない場合や、データに大きな外れ値が含まれる場合に特に有効とされています。

外れ値検出（Outer Detection）

外れ値検出は、データセットの中に存在する、期待されるパターンや通常の振る舞いに合致しないデータ項目を観察・特定する手法です。ネットワークへの不正侵入検知や詐欺・不正利用の検出など、セキュリティ関連をはじめとする多様な分野で活用されています。「外れ値分析（Outlier Analysis）」や「アウトライヤーマイニング」と呼ばれることもあります。

系列パターン（Sequential Patterns）

系列パターンは、時系列に沿って並んだデータ（系列データ）を解析し、そこに潜む規則性を発見することに特化した手法です。一連のシーケンスの中から興味深い部分列を見つけ出す作業を含みます。シーケンスの重要度は、長さや出現頻度といった複数の指標に基づいて評価されます。購買履歴の分析など、時間的な順序が意味を持つデータの傾向把握に役立ちます。

まとめ

データマイニングには、分類・クラスタリング・回帰・外れ値検出・系列パターンといった代表的な手法があり、それぞれ得意とする分析目的が異なります。これらは単独でも、あるいは組み合わせても活用でき、マーケティング、リスク管理、業務改善など幅広い領域で価値を発揮します。自社の課題に応じて適切な手法を選択することが、データ活用を成功させる鍵となるでしょう。