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データマイニング

データマイニングとは、 データの山の中から、有用な情報（宝石）を掘り出す（マイニング）する方法です。 データマイニングと言われる方法には、以下の特徴があります。

データマイニングは 多変量解析 の一種ととらえることもできますが、上記のような特徴があるので、これはこれでひとつの分野と考えています。 また、上記の 2 は、前者が多変量解析の特徴と言えます。 3 は、多変量解析と言われる方法では、あまりしません。

「データの特徴的な部分を抽出する」という性質は、 マーケティング の分野で、 ニッチ を見つけるのに向いています。

データマイニングの種類

データの一部を見る方法

データを見渡す方法

言葉のデータを定量的に分析する方法

文献等では、 ニューラルネットワーク や ベイジアンネットワーク といったものも、データマイニングの仲間として紹介されていることがあります。 いわゆる「 多変量解析 」の後に出てきた手法を、総称として「データマイニング」と呼んだために、このような分類になっているようです。

しかし、データの山から重要な部分を「マイニング」するという点が、当てはまらないと思います。 このサイトでは、 人工知能（AI） に分類しています。

決定木とクラスター分析の違い

決定木 と階層型の クラスター分析 は、どちらも木の構造のグラフで結果がまとめられるため、 違いがわかりにくいと思います。

同じ点は、サンプルが分類される点です。

違いのひとつは、Y を問題にしているかどうかの違いです。 Y を問題にするのが決定木で、クラスター分析は Y とは無関係です。 決定木とクラスター分析の違いは、 重回帰分析 と 主成分分析 の違いと、同じ考え方です。 決定木が重回帰分析に、クラスター分析が主成分分析に相当します。

もうひとつの違いは、木の作り方です。 決定木は、根本から作って、枝葉ができます。 クラスター分析は、葉をまとめて枝ができ、幹ができていきます。

決定木はこの木の作り方をするために、Yの値を使います。 クラスター分析は、サンプル間の距離を使います。

遺伝子のデータで例えると、遺伝子同士の近さを調べる方法がクラスター分析で、 身体能力（Y）と関係の深い遺伝子（X）を調べる方法が決定木です。



手法の使い分け

参考文献

「SPSSクレメンタインによるデータマイニング」　牛田一雄・高井勉・木暮大輔　著　東京図書　2003
ニコン社がクレメンタイン（現SPSS Modeler）を導入して、解析した内容がのっています。 手法の解説だけでなく、実際のソフトを使う時の手順もあります。 決定木 、 ニューラルネットワーク 、 アソシエーション分析 を 異常状態の工程解析 の分野で使っています。 データマイニングの本はマーケティングを題材にした本ばかりなので、この本は題材がユニークです。 （筆者がこの本を知ったのは、2012年になってからです。 2003年に既にこのような本が出ていたのを知って、びっくりしました。）


「基礎から学ぶデータマイニング」 中田豊久　著　コロナ社　2013
データの事前処理から始まって、 ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、クラスタリング、相関ルール、 といった分析方法、 分析結果の評価方法までについて、基礎をコンパクトにまとめています。
事例として、Twitterの解析といった、比較的新しいテーマも入っています。


「ビジネス・データマイニング入門」 喜田昌樹　著　白桃書房　2010
経営 （特に、 マーケティング ）でデータマイニングを使うための入門書です。 マーケティングの解説も少し入っています。 決定木 、 ニューラルネットワーク 、 テキストマイニング 、 クラスター分析 、アソシエーション分析（マーケット・バスケット分析）で構成されています。


「データマイニング入門　：Rで学ぶ最新データ解析」 豊田秀樹　編著　東京図書　2008
決定木 ・ ニューラルネットワーク ・ 自己組織化マップ ・ クラスター分析 ・ ベイジアンネットワーク ・ 連関規則 ・ サポートベクターマシン ・ 潜在意味解析 の入門書です。 また、これらの手法を R でやってみるための手引書にもなっています。
SOM によって作られたカテゴリをYにして、決定木で解析する話もあります。
Rはフリーなので、ネットで簡単に手に入りますし、 この本で使われているデータは、出版社のホームページにありますので、 実際に手を動かしながら勉強することができます。 データ解析の手法を勉強する時は、「解析対象のデータはどんなで、手法を使うと、どういう事がわかるのか？」、 を体験することがポイントだと思うので、こういうタイプの本は良いです。


「データマイニング」 福田剛志・森本康彦・徳山豪 著 共立出版 2001
データサイエンス のシリーズ本の第３巻です。
決定木とクラスタリングについての専門書です。


「データマイニング手法」 マイケルJ.A.ベリー・ゴートン・リノフ 著　海文堂　1999
マーケットバスケット分析・記憶ベース推論・クラスター分析・ リンク分析・決定木・ニューラルネットワーク・ 遺伝的アルゴリズム について、長所と短所も含めて順に紹介されています。


「データマイニング」 Pieter Adriaans・Dolf Zantinge　著 山本英子・梅村恭司 訳　共立出版　1998
データマイニングのイメージをつかむための本ですが、 実際にやってみないとピンとこないところもあると思います。 各手法の説明は概念的なものにとどめ、 データマイニングに伴う実質的な作業（データの選び方等）について、 具体的な説明がされています。
この本の、「データマイニング」とは、 このサイトでいうところの「 データサイエンス 」に近いものがあります。


「金鉱を掘り当てる統計学　データマイニング入門」 豊田秀樹　著　講談社　2001
従来の 統計学 では扱うことが難しい大量のデータの分析方法として、 ニューラルネットワーク 、 決定木 （この本では、決定木の章は「人工知能エンジン」という名前） 、 自己組織化マップ 、 連関規則 が紹介されています。
著者は、元々 認知心理学 の分野の方とのことで、この分野で生まれて来たモデルが、統計学で数理的に深められ、 マーケティング の分野に応用されて来た経緯に、自らも関わっていらっしゃった方のようです。



「未来の売れ筋発掘学　未来の売れ筋発掘学」 東京大学工学部大澤・西原研究室　著　ダイヤモンド社　2010
データマイニングが扱うのは過去の情報であり、そこからの延長で次に売れるものを予測するのは難しい。 一方で、過去とは無関係に次に売れるものは生まれない。 というところから、次に生まれる価値を見つける方法を解説しています。
価値センシングの方法は、複数が紹介されています。
・テキストマイニング　：　主に共起の分析ですが、 ニーズを持っていそうな人同士の会話など、未来を探るヒントがありそうなデータを取るところから始めるのがポイントのようです。
・シナリオの創作　：　すでにある情報から、未来を考える時にシナリオの形で考えて行きます。
・アナロジー　：　手元の言葉から、類推することで、今はない考え方を出していきます。



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