ビッグデータ分析の26の手法を徹底解説【前編】

「ビッグデータ」とは、非常に大規模なデータセットを処理するために、専門的な技術やテクノロジーを適用することを指します。こうしたデータセットは規模が大きく複雑であるため、従来のデータベース管理ツールでは処理が難しいことが少なくありません。

情報技術の急速な発展は、業界にさまざまな変化をもたらしました。その中でも最も顕著な成果の一つが、ビッグデータの存在です。「ビッグデータ」という言葉は、膨大な量のデータが存在することを表すために生まれたキーワードであり、そこから派生した重要な概念こそが「データ分析(データアナリティクス)」です。

データ分析とは、ビッグデータを構造化していくプロセスです。ビッグデータの中にはさまざまなパターンや相関関係が含まれており、それらを把握することで、より精度の高いデータの特徴づけが可能になります。このことから、データ分析は情報技術において最も重要な分野の一つとされています。

そこで本記事では、ビッグデータ分析に役立つ26の手法を紹介します。まずは前編として、最初の13の手法を見ていきましょう。

1. A/Bテスト

A/Bテストは、ウェブページやアプリのどのバージョンがビジネス目標の達成により効果的かを特定するための評価ツールです。複数のバージョンを比較し、どちらがより良いパフォーマンスを発揮するかによって判断します。ウェブ開発の現場では、ページやコンポーネントへの変更を個人的な感覚ではなくデータに基づいて行うために広く活用されています。

スプリットテストやバケットテストとも呼ばれます。

2. アソシエーションルール学習(相関ルールマイニング)

大規模なデータベース内の変数間にある興味深い関係性、いわゆる「アソシエーションルール(相関ルール)」を発見するための一連の手法です。考えられるルールを生成・検証するための多様なアルゴリズムで構成されています。

代表的な応用例としてマーケットバスケット分析があります。小売業者は、どの商品が一緒に購入されやすいかを把握し、その情報をマーケティングに活用できます。よく引用される例として、「ナチョスを買うスーパーの買い物客の多くはビールも買う」という発見が挙げられます。

3. 分類木分析(クラシフィケーションツリー分析)

統計的分類は、新しい観測データがどのカテゴリに属するかを識別する手法です。正しく識別済みの観測データによる訓練セット、つまり過去のデータが必要となります。

統計的分類は、以下のような用途で活用されています。

• 文書の自動カテゴリ分類
• 生物のグループ分類
• オンライン講座を受講する学生のプロファイル作成

4. クラスタ分析

多様な集団を、類似性の特性が事前にわかっていない状態でも、似たオブジェクト同士の小さなグループへ分割する統計的手法です。クラスタ分析の代表例としては、ターゲットマーケティングのために消費者を類似したグループへセグメンテーションすることが挙げられます。データマイニングにも幅広く利用されています。

5. クラウドソーシング

クラウドソーシングとは、タスクや業務を特定の専門家や組織ではなく、公開募集という形で一般の人々に委託することです。テキストメッセージ、SNSの投稿、ブログなど、さまざまなソースからデータを収集するために活用できる手法です。大規模な協働作業の一種であり、Webを活用したデータ収集の典型例といえます。

6. データフュージョンとデータ統合

単一または複数のソースからのデータや情報を関連付け、相関させ、組み合わせることで、より洗練された位置推定や識別、そして状況や脅威とその重要性に関する完全かつタイムリーな評価を実現する、多段階のプロセスです。

データフュージョンの技術は、複数のセンサーからのデータと関連データベースの情報を組み合わせることで、単一のセンサーだけでは得られない精度向上と、より具体的な推論を可能にします。

7. データマイニング

データマイニングとは、大量のデータを精査してパターンを特定し、関係性を確立することです。大量のデータに対して実行される一連のデータ抽出技術を指します。データマイニングの主なパラメータには、アソシエーション(相関)、シーケンス分析、分類、クラスタリング、予測などが含まれます。

応用例としては、オファーに反応しそうな顧客セグメントを特定するための顧客データのマイニング、優秀な社員の特徴を明らかにするための人事データのマイニング、顧客の購買行動をモデル化するためのマーケットバスケット分析などがあります。

8. アンサンブル学習

多様な学習アルゴリズムを組み合わせることで、モデルの安定性と予測力を高める手法です。教師あり学習の一種に分類されます。

9. 遺伝的アルゴリズム

自然進化の概念に基づき、遺伝子の組み合わせ、突然変異、自然選択といったプロセスを利用した最適化技術です。遺伝的アルゴリズムは、最も視聴される可能性の高い動画、テレビ番組、その他のメディアを特定するために使用されます。進化的なパターンを解析できるため、動画やメディアの分析にも有効に活用できます。

10. 機械学習

機械学習は、特定のデータセットを分類し、起こりうる結果を判定するために活用できる手法です。一定の一連のイベントから考えられる結果を導き出せるソフトウェアを実現するものであり、予測分析の中核を担います。予測分析の例としては、訴訟での勝訴確率の予測や、特定の作品がヒットする可能性の評価などが挙げられます。

11. 自然言語処理(NLP)

コンピュータサイエンスの一分野(歴史的には「人工知能」と呼ばれた領域)と言語学に由来する一連の手法で、コンピュータのアルゴリズムを用いて人間の自然言語を分析します。多くのNLP技術は機械学習の一種です。NLPの応用例としては、SNS上での感情分析を通じて、見込み顧客がブランディングキャンペーンにどう反応しているかを把握することが挙げられます。

12. ニューラルネットワーク

訓練を通じて学習する非線形の予測モデルで、生物の神経網に似た構造を持っています。パターン認識や最適化に利用でき、教師あり学習を用いるケースと教師なし学習を用いるケースの両方があります。応用例としては、離脱のリスクがある優良顧客の特定や、不正な保険金請求の検出などが挙げられます。

13. 最適化

コスト、速度、信頼性などの1つ以上の目的指標に基づいて性能を改善すべく、複雑なシステムやプロセスを再設計するために用いられる数値手法の総称です。応用例としては、スケジューリング、ルーティング、フロアレイアウトといった業務プロセスの改善や、製品ライン戦略、連結投資分析、研究開発ポートフォリオ戦略などの戦略的意思決定が挙げられます。先述の遺伝的アルゴリズムも、最適化手法の一例です。

残りの13のビッグデータ分析手法については、後編の記事で詳しく解説します。ぜひご期待ください。