ビッグデータ分析手法26選 徹底解説:第2部

これまでのビッグデータに関する連載では、ビッグデータの定義から基本となる事実、活用上の注意点まで、さまざまな側面をご紹介してきました。前回の記事ではビッグデータ分析手法の一部を取り上げましたが、今回はそのリストをさらに進めて、第14項目以降を詳しく解説していきます。

14. パターン認識(Pattern Recognition)

パターン認識は機械学習の一分野であり、データの中にあるパターンや規則性を識別することに重点を置いています。場合によっては、機械学習とほぼ同義として扱われることもあります。パターン認識システムは多くの場合、ラベル付きの「訓練」データを使って学習されます(教師あり学習)が、ラベル付きデータが利用できない場合は、別のアルゴリズムを用いて未知のパターンを発見することも可能です(教師なし学習)。

15. 予測モデリング(Predictive Modelling)

予測分析は、過去および現在のデータに基づいて将来の結果を予測するさまざまな手法で構成されています。実務においては、数千個のセンサーからのデータストリームに基づくジェットエンジンの故障予測から、顧客が何を・いつ購入するか、さらにはソーシャルメディアでの発言内容に基づく次の行動予測まで、ほぼすべての分野に応用できます。予測分析の手法は主に統計的手法に基づいています。

16. 回帰分析(Regression Analysis)

回帰分析は、独立変数が従属変数にどのような影響を与えるかを調べる手法です。例えば、インターネット上の出会い系プラットフォームで恋愛関係に発展する確率を算出するといったソーシャルメディア分析にも、非常に有用なテクニックとなります。

17. センチメント分析(Sentiment Analysis)

センチメント分析は、特定のトピックに対して話者や書き手が抱いている感情を把握するのに役立ちます。具体的には、以下のような用途で活用されています。

• 宿泊客のコメントを分析し、ホテルチェーンのサービス品質を向上させる
• 顧客が本当に求めているものに合わせて、特典やサービスをカスタマイズする
• ソーシャルメディア上の意見をもとに、消費者の本音を把握する

18. シグナル処理(Signal Processing)

シグナル処理は、「信号」と総称される多様な物理的・記号的・抽象的形式に含まれる情報の処理や伝送に関する基礎理論、応用、アルゴリズム、実装を網羅する基盤技術です。表現、モデリング、分析、合成、発見、復元、センシング、取得、抽出、学習、セキュリティ、フォレンジックなどの目的のために、数学的・統計的・計算的・ヒューリスティック・言語学的な表現形式や技法を活用します。応用例としては、時系列分析のためのモデリングや、精度の低い複数のデータソースからのデータを組み合わせてより正確な読み取り値を導き出すデータフュージョン(いわばノイズから信号を抽出する技術)の実装などが挙げられます。

19. 空間分析(Spatial Analysis)

空間分析とは、生のデータを有用な情報へと変換するプロセスです。オーバーレイなどの分析手法を通じて、空間データ内の位置・属性・フィーチャー間の関係性を検証し、課題への回答や有益な知見の獲得を目指します。空間分析は、空間データから新たな情報を抽出または生成する役割を担っています。

20. 統計分析(Statistics)

統計学における探索的データ分析(EDA)は、データセットの主要な特徴を、視覚的な手法も交えて要約するアプローチです。統計モデルを使用する場合もあれば、使用しない場合もありますが、EDAの主目的は、形式的なモデリングや仮説検定の枠組みを超えて、データ自体が何を語りかけてくれるのかを確認することにあります。また、統計的手法は、第一種の過誤(「偽陽性」)や第二種の過誤(「偽陰性」)の発生リスクを低減するためにも活用されます。応用例としては、どのようなマーケティング素材が収益増加に最も寄与するかを判定するA/Bテストなどがあります。

21. 教師あり学習(Supervised Learning)

教師あり学習は、ラベル付きの訓練データから関数を推論する機械学習タスクです。訓練データは一連の「訓練例」で構成され、各例は入力オブジェクト(通常はベクトル)と望ましい出力値(「教師信号」とも呼ばれます)のペアとなっています。教師あり学習のアルゴリズムは訓練データを分析して推論関数を生成し、その関数を新しい事例のマッピングに活用できます。

22. ソーシャルネットワーク分析(Social Network Analysis)

ソーシャルネットワーク分析は、当初通信業界で使用されていた手法ですが、その後すぐに社会学者たちによって人間関係の研究へと採用されました。現在では、多くの分野やビジネス活動において、人と人との関係性を分析するために応用されています。ネットワーク内の個人を「ノード」で表し、個人間の関係を「タイ(結びつき)」で表現します。

23. シミュレーション(Simulation)

シミュレーションは複雑なシステムの挙動をモデル化する手法で、予測やシナリオプランニングによく用いられます。例えばモンテカルロ・シミュレーションは、繰り返しランダムサンプリングを行うアルゴリズムの一種で、異なる前提条件に基づいた何千回ものシミュレーションを実行します。その結果として得られるヒストグラムは、結果の確率分布を示します。応用例としては、各種施策の成否に関する不確実性がある中で、財務目標の達成可能性を評価することなどが挙げられます。

24. 時系列分析(Time Series Analysis)

時系列分析は、時系列データから有意義な統計量やその他の特性を抽出するための手法群です。時系列データは、産業プロセスの監視や企業のビジネス指標のトラッキングなどで頻繁に発生します。時間経過とともに取得されたデータポイントには、自己相関・トレンド・季節変動といった内部構造が存在しうるため、時系列分析ではこれらを考慮に入れる必要があります。具体例としては、株式市場指数の1時間ごとの値や、特定の疾患と診断された患者数の日次推移などがあります。

25. 教師なし学習(Unsupervised Learning)

教師なし学習は、ラベルのないデータから隠れた構造を記述する関数を推論する機械学習タスクです。学習器に与えられる事例にはラベルがないため、潜在的な解を評価するための誤差シグナルや報酬シグナルが存在しません。これこそが、教師なし学習を教師あり学習や強化学習と区別するポイントです。

ただし、教師なし学習には、データの重要な特徴を要約・説明しようとする、他にも多くの手法が含まれています。

26. 可視化(Visualization)

データ可視化とは、データを図式やグラフの形式で表現することです。意思決定者が分析結果を視覚的に把握できるようになることで、難しい概念の理解や新たなパターンの発見が促されます。さらにインタラクティブな可視化を活用すれば、チャートやグラフをドリルダウンして詳細を確認したり、表示するデータやその処理方法を対話的に変更したりすることも可能になります。

まとめ

ビッグデータ分析は、IT業界における最も重要なブレークスルーのひとつです。実際、ビッグデータはあらゆる業種、そしてそれらの業界のほぼすべての部門において、その重要性と必要性を実証してきました。私たちの個人生活を含め、ビッグデータの影響を受けていない生活の側面は存在しません。だからこそ、この膨大なデータを効率的に管理するために、ビッグデータ分析が必要不可欠なのです。

繰り返しになりますが、このリストが網羅的なものではありません。研究者たちは今も、多様な形式で存在し、生成速度が時間とともに増大し続ける膨大なデータを分析し、私たち固有の用途に価値をもたらすための新しい手法を日々模索し続けています。