今日はデータマイニング（「データマイニング」、「データマイニング」、「詳細なデータ分析」、ロシア語解釈では単に「データマイニング」）について話します。 "神に誓って。それ以外のものはすべて、信じるためにデータが必要です。」 ウィリアム・エドワーズ・デミング、アメリカの科学者、統計学者。
データマイニングとは何ですか?
データマイニングは、大量のデータを調査および分析してデータ内のパターンやルールを特定するための多数の方法を表す総称です。データ マイニングは、データ サイエンスの分野内の別個の分野とみなされます。この分野の知識と開発の広範な利用について言えば、企業はデータマイニングを使用してデータから有用な情報を抽出することが最も多いです。ソフトウェア ソリューションを使用して大量のデータのパターンを見つけることで、企業は消費者の行動や習慣を研究し、より効果的なマーケティング ソリューションを開発し、売上を増やし、コストを削減できます。さらに、データ マイニング技術は、検索エンジン アルゴリズムや推奨システムなどの 最新の人工知能アプリケーションで使用される機械学習 (ML) モデルの構築に使用されます。「データはあっても情報は得られませんが、データがなければ情報は存在しません。」 ダニエル・キーズ・モラン、プログラミング専門家兼ライター。データマイニングはビッグデータとどう違うのですか?
また、概念としてのデータ マイニングがビッグ データとどのように異なるかをすぐに明確にすることも役立ちます (ちなみに、ビッグ データの分野での Java の使用については別の記事があります)。簡単に言うと、ビッグ データという用語は、構造化データと非構造化データの両方、その収集、保管、分類などを含む、さまざまな種類の大量のデータのあらゆる側面を指します。一方、データマイニングは、データを深く掘り下げて、あらゆるサイズ (大小を問わず) のデータから重要な洞察、パターン、類似点、その他の情報を抽出することのみを指します。したがって、両方の概念はデータに関連しており、一般に重複しますが、データ マイニングは、収集された情報を特定の目的に使用することです。 「詳細なデータ分析がなければ、企業は何も見ることも聞くこともできません。オンラインでは、彼らは高速道路に飛び出してくる鹿と同じように無力で混乱しています。」 ジェフリー・ムーア、作家、経営理論家。
応用分野 データマイニング
ご存知のとおり、詳細なデータ分析は非常に広く使用されています。最も頻繁に使用されている業界と活動分野を簡単に見てみましょう。-
マーケティングとターゲティングは、小売業界の消費者グループをターゲットにします。
データマイニングは、顧客のニーズをより深く理解するために小売業者によって他のものよりも頻繁に使用されます。データ分析により、消費者をより正確にグループに分類し、それらに合わせたプロモーションを行うことができます。
たとえば、食料品スーパーマーケットは多くの場合、顧客にポイントカードを提供しており、これにより他の人は利用できない割引を受けることができます。このようなカードを利用して、小売業者は特定の消費者グループがどのような購入をしたかに関するデータを収集します。このデータに詳細な分析を適用することで、ユーザーの習慣や好みを研究し、この情報を考慮して品揃えやプロモーションを調整することができます。
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銀行における信用リスクと信用履歴の管理。
銀行は、借り手のローンの借り入れと返済能力を予測するためのデータマイニング モデルを開発および実装しています。これらのモデルは、借り手のさまざまな種類の人口統計データと個人データを使用して、各顧客のリスク レベルに応じて金利を個別に自動的に決定します。
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金融詐欺を検出し、これと闘います。
金融機関はデータマイニングを使用して不正取引を検出し、防止します。この形式の分析はすべての取引に適用されますが、多くの場合、消費者はそれに気づいていません。たとえば、銀行顧客の通常の出費を追跡すると、不審な支払いを自動的に特定し、ユーザーが購入を確認するまで即座に実行を遅らせることができます。したがって、データマイニングは、消費者をさまざまな種類の詐欺師から保護するために使用されます。
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社会学における感情分析。
ソーシャル メディア データからのセンチメント分析も、テキスト マイニングと呼ばれる技術を使用したデータ マイニングの一般的なアプリケーションです。これは、特定のグループの人々が特定のトピックについてどのように感じているかを洞察するために使用できます。これは、ソーシャル ネットワークやその他の公共ソースからのデータの自動分析を使用して行われます。
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医療における生体情報。
医学では、データマイニング モデルは、危険因子に基づいて患者がさまざまな病気を発症する可能性を予測するために使用されます。これを行うために、人口統計、家族データ、遺伝データが収集され、分析されます。人口の多い発展途上国では、医師が到着して対面で診察する前に患者を診断し、医療ケアを優先するために、このようなモデルが最近導入され始めています。
データマイニングとJava
文脈からすでに理解されていると思いますが、データ マイニングの分野では、ビッグ データの他の分野と同様に、Java は主要なプログラミング言語の 1 つです。したがって、Java でのデータ マイニング用の主要なツールについて簡単に概要を説明します。- ラピッドマイナー
RapidMiner は、Java で書かれたオープン データ マイニング プラットフォームです。利用可能な最高の予測分析ソリューションの 1 つであり、ディープ ラーニング、テキスト マイニング、機械学習のための統合環境を作成する機能を備えています。多くの組織が詳細なデータ分析にこれを使用しています。RapidMiner は、ローカル サーバーとクラウドの両方で使用できます。
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Apache Mahout は、Apache のオープンソース Java 機械学習ライブラリです。Mahout はまさに、1 つ以上のマシンでデータを処理する機能を備えたスケーラブルな機械学習ツールです。この機械学習の実装は Java で書かれており、一部の部分は Apache Hadoop 上に構築されています。
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MicroStrategy は、すべてのデータ マイニング モデルをサポートするビジネス インテリジェンスおよびデータ分析ソフトウェア プラットフォームです。幅広い独自のゲートウェイとドライバーのおかげで、プラットフォームはあらゆる企業リソースに接続し、そのデータを分析できます。MicroStrategy は、複雑なデータをさまざまな目的に使用できる簡素化された視覚化に変換することに優れています。
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Java Data Mining Package は、データ マイニングと機械学習用のオープン ソース Java ライブラリです。データ ソースと機械学習アルゴリズムへのアクセスを容易にし、視覚化モジュールを提供します。JDMP には、多数のアルゴリズムとツールに加え、他の機械学習およびデータ マイニング パッケージ (LibLinear、Elasticsearch、LibSVM、Mallet、Lucene、Octave など) へのインターフェイスが含まれています。
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Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) Machine Learning Suite は、機械学習手法の開発に使用されるアルゴリズムの公開リストです。すべての WEKA アルゴリズムは、機械学習とデータ マイニング向けに調整されています。WEKA Machine Learning Suite は現在ビジネス環境で広く使用されており、企業に簡素化されたデータ分析と予測分析を提供します。
「今日の世界はデータで溢れており、そのおかげで私たちは消費者をより明確に見ることができるようになりました。」 マックス・レヴチン、PayPal共同創設者
データのマイニング方法
一般に受け入れられているデータ マイニング プロセスは 6 つのステップで構成されます。-
ビジネス目標の定義。
まず、プロジェクトの全体的なビジネス目標を策定し、データ マイニングがその目標の達成にどのように役立つかを理解する必要があります。この段階では、タイムライン、アクション、役割の割り当てを含む計画を作成する必要があります。
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データを理解する。
第 2 段階では、さまざまなソースから必要なデータが収集されます。視覚化ツールは、データのプロパティを調査してビジネス目標の達成に役立つことを確認するためによく使用されます。この段階と次の段階では、Java ツールが最も頻繁に使用されるため、Java プログラマーの資格が必要です。
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データモデリング。
この段階では、特別なツールと数学的モデルがデータに適用され、データ内のパターンを見つけることが可能になります。
- 学年。
次に、結果が評価され、ビジネス目標と比較され、データが目標を達成できるかどうかが判断されます。
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展開。
さて、最終段階では、上記のステップの結果として得られたデータが業務に統合されます。取得した情報を実装するためのツールとして、さまざまなビジネス インテリジェンス プラットフォームがよく使用されます。
データの準備。
その後、データがクリーンアップされ、拡張されて、アレイがマイニングの準備が整っていることが確認されます。分析するデータの量とデータ ソースの数によっては、処理に膨大な時間がかかる場合があります。したがって、最新のデータベース管理システム (DBMS) が処理に使用され、詳細な分析のプロセスが高速化されます。
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