データマイニングとは、膨大なデータから傾向や法則を見出し、マーケティングや業務改善などに役立てることです。

本記事ではデータマイニングとは何か、関連用語と併せて解説します。データマイニングの「DIKWモデル」や具体的な実践方法、主な手法と役立つツールも紹介します。データマイニングの基礎知識を知りたい人は、ぜひ参考にしてみてください。


本記事の内容をざっくり説明



  • データマイニングとは何か、データ分析や統計学との違い

  • データマイニングのモデルや実践方法

  • データマイニングの主な手法と役立つツール



データマイニングとは

データマイニングとは、統計学やAI・機械学習などを活用しながら膨大なデータから傾向や法則を見出し、何らかの知見を得るために行うデータ活用の一種です。マイニング（mining）には「採掘」という意味があり、鉱山から鉱物を掘り当てるように、膨大なデータを掘り下げていき役立つ知識や知見を見つけ出します。

データ分析との違い

データ分析とは、データを収集し分析する活動です。Webサイトやメール、SFA/CRMなどから得られたデータを分析し、顧客を理解したり商品・サービスを改善したりするために役立てます。

データ分析の一種としてデータマイニングがあると考えるとわかりやすいでしょう。

AIや機械学習との違い

AIや機械学習はデータマイニングを含むさまざまなデータ分析、システムなどに活用されている技術です。

AIは人工知能のことで、人間の行動や思考を再現します。機械学習はデータから規則性や関係性を見つけ出すために、特定のデータを解析する技術です。

データマイニングではこれらの技術を活用することで、より深いデータの分析や洞察が可能になります。

統計学との違い

統計学もAIや機械学習と同じく、データマイニングに活用されています。統計学はその名のとおり統計に関する研究をする学問です。経験的に得られたデータから規則性・不規則性を見出し、データの要約や解釈を行います。

データマイニングと統計学には次のような違いがあります。


  • 扱うデータ量はデータマイニングの方が多い

  • 統計学の主な目的は仮説の検証

  • データマイニングの主な目的は知識・知見の発見

  • 統計学もデータマイニングも仮説を立てるが、データマイニング中は仮説を行わない