データマイニングを扱うエンジニアの仕事とは？具体的な16の手法も知ろう

データマイニングを扱うエンジニアとは

データマイニングとは、大量の情報の中から有用なものを採掘する（＝マイニングする）技術のことを指します。統計や人工知能など、専門の技術を用いてデータを分析し、ビッグデータを利用する技術です。

こうしたデータマイニングを行う技術者のことを、データマイニングエンジニアと呼びます。

データマイニングエンジニアが専門的な技術を用いて知識として集約したデータを、企業のマーケティング戦略や施策の立案に活用しています。

データマイニングの必要性

データマイニングにおけるデータの採掘とは、大量のデータを分析して未知の傾向や規則を発見することです。

そのような傾向を割り出すためには、1つのデータのみでも様々な条件をつけて計算する必要があります。しかし、それをより多くのデータで行おうとすると、人力では膨大な時間がかかってしまうでしょう。

そこで、データマイニングではアルゴリズムなどの技術を用いて、分析の効率や速度を大幅に上げています。

データマイニングで得られたデータは商品の仕入れや品質管理の向上、ユーザーの属性ごとの満足度向上など多くの場面で活用されています。日々大量の情報が溢れかえっている現代社会だからこそ、データマイニングの技術が必要とされています。

エンジニアが知っておきたいデータマイニングの基礎知識

データマイニングの手法には2つ種類があります。それは「知識の発見」と「仮説の検証」です。

「知識の発見」では、積み重なったデータから新しいパターンやルールを自動的に拾い出します。機械学習、ディープラーニングなどの技術が特徴的です。

「仮説の検証」では、目的を仮説として設置し、検証したい課題解決手段に必要なデータを収集して分析します。AI技術のみならず、統計学的な手法も用いる方法です。

では、このようなデータマイニング技術の特徴や、データマイニングで得られる情報とはどのようなものでしょうか。こちらでは、その特徴や情報の種類についてご説明します。

• データマイニング技術の特徴
• データマイニングで取得できる知識

データマイニング技術の特徴

データマイニング技術には、3つの特徴的なポイントがあります。

1つ目は、「発生確率の予測」です。データマイニングでは、収集した情報から特定の現象の発生確率や要因を予測します。

2つ目は、「データの分類」です。データはそのままだと単なる数値に過ぎません。データマイニングでは、それらの数値を条件と紐付けて分かりやすく分類します。

3つ目は、「関連性の抽出」です。分類したデータ同士の相関関係を発見します。

このように、データマイニング技術の特徴はデータの自動的な分類・整理と、分析による知識の抽出にあります。

データマイニングで取得できる知識

データには、DIKWモデルという分類法があります。データの有用性によって4つの種類に分類する方法です。

D（Data）は、まだ整理されていない生のままの数値を指します。これを整理・分類したものがI（Information）です。Iの情報から分析した傾向や知見はK（Knowledge）になります。そこから、人が意思決定について判断するのがW（Wisdom）です。

DからWにいくほど、情報の有用性は高くなります。データマイニングで取得できるのは、この4つの情報のうちDからK、すなわちDataからKnowledgeまでの3種類です。

最後のWisdomに関しては人間が直接判断する必要があるため、自動でデータの解析をするデータマイニングでは扱えないものになっています。

データマイニングを行う手順3つ

データマイニングの工程には、情報を集める場所を用意する、情報を収集・加工・分析する、結果を検証・評価するといったものがあります。

データマイニングエンジニアの作業として特に重要なのは、データの収集と加工の部分です。

ここからは、データマイニングを行うまでに用意しておく、事前準備の手順3つについてご説明します。

• 可能であれば事前にデータウェアハウスを設ける
• 実際にデータを収集する
• 動作可能な状態へ加工を行う

1：可能であれば事前にデータウェアハウスを設ける

データウェアハウス（DWH）とは、収集したデータの倉庫のことです。似た概念にデータベースがありますが、データベースとは異なり、登録された情報の削除や編集は行いません。これは、データウェアハウスの目的がデータの蓄積そのものにあるためです。

このデータウェアハウスにデータを蓄積しておけば、データマイニングが幾分か楽になります。ただし必須の準備ではないため、余裕があれば用意する、といった程度に留めてもかまいません。

2：実際にデータを収集する

データウェアハウスを用意しても、空のままではデータマイニングはできません。データ収集における目的を決め、それに沿って実際に情報を収集します。

どこからどこまでの範囲のデータを収集したいのか、データマイニングで分析したいのはどんな知識なのかなど、指針を決めてデータを集めましょう。

3：動作可能な状態へ加工を行う

データマイニングできそうなほど情報が集まったら、今度はその情報を加工します。

データの形式や規格を整えて、システムに合わせて動作可能な状態にしましょう。より正確な結果を出すために「正規化」することもあります。

データマイニングにおいて、情報の加工は非常に重要な工程であるとされています。この工程の次に待っているのが、分析や結果の検証・評価といった工程です。

データマイニングの具体的な手法16選

現在行われているデータマイニングの手法は、大別すると16種類ほどあります。

そのほとんどは、過去から現在に至るまでに収集されたデータを分析し、傾向やパターンを発掘して学習する統計学の考え方を応用したものです。

ここからは、その16種類の手法はどのようなものかをご紹介します。

• 回帰分析
• 予測分析
• 長期記憶プロセス
• ロジスティック回帰分析
• クラスタリング
• アソシエーション分析
• データプレパレーション・クリーニング
• パターン追跡
• シーケンシャルパターン
• データウェアハウス
• ニューラルネットワーク
• 外れ値検出
• 機械学習・人工知能
• 決定木分析
• 統計分析
• 視覚化

1：回帰分析

回帰分析は、それぞれの変数がどのように関連しているのかを明確にするやり方です。

ひとまとまりのデータセット内において、変数間の因果関係や相関関係の特定に寄与しています。予測やデータモデリングなどに応用されている手法です。

2：予測分析

予測分析では、現時点までに蓄積されたデータの中に発見されたパターンを基に、将来的な傾向を予測します。

機械学習やAIなどの人工知能にも利用されており、データマイニングの中でもメジャーな手法のひとつです。

3：長期記憶プロセス

長期記憶プロセスとは、データを長期間に渡って分析する機能のことです。

データウェアハウスに蓄積されたデータを、有効活用できる分析方法のひとつになります。短期の分析では検出から漏れてしまうようなパターンも検出することが可能です。

4：ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、要因となるいくつかの条件に基づき、成功または失敗というような二者択一の結果が起こる確率を予測する手法です。

要因となる条件を説明変数、二者択一な2値の結果を目的変数と呼びます。同じ条件の過去の事例から、今後起こすアクションの結果を予測する方法です。

5：クラスタリング

クラスタリングとは、データをまとめて視覚的にわかりやすい状態にする手法です。

データの類似度によってグループ分けを行い、グラフなどを用いてデータをまとめたり、色分けしたりして分布を視認しやすくします。

6：アソシエーション分析

アソシエーション分析では、特定のデータそのものやデータ内で見つかったイベントが、他のデータやイベントと関連していることを発見します。

統計学による関連性のピックアップや、機械学習における共起と似ている手法です。

7：データプレパレーション・クリーニング

データマイニングにおいて、生の数値データを加工して整える工程をクリーニングやプレパレーションと言います。

このような技術の中には、データモデリング、変換、ETL、ELT、データ統合などが含まれています。データを使いやすいように加工して、その属性を把握する重要な工程です。

8：パターン追跡

パターン追跡は、データの中にある傾向を特定して監視・追跡する手法です。

基本的なデータマイニングの手法のひとつで、発見した傾向やパターンに対する新規のアプローチを助けます。

9：シーケンシャルパターン

シーケンシャルパターンとは、データを整理して、実際に順番に行われている一連のイベントを明らかにする手法のことを指します。

Aというイベントが起きた後にはBというイベントが連動して起きやすい、といった傾向を分析する方法です。店舗における商品の配置や、おすすめの仕方などに応用できます。

10：データウェアハウス

データウェアハウスは、データを蓄積して保存する保管庫です。

現在はクラウドデータウェアハウスのように、手元にハードウェアを置かなくとも利用できるものもあります。また、過去のデータに対するアプローチの他、リアルタイムのデータ分析を行う手法も開発されつつあります。

11：ニューラルネットワーク

AIやディープラーニングで応用されることが多い機械学習のモデルを、ニュートラルネットワークと言います。人間の神経細胞であるニューロンの働きにちなんで名付けられました。

精度の高い分析が可能な方法ですが、入力内容に対する出力の条件が複雑で扱いにくいものもあるので注意が必要です。

12：外れ値検出

外れ値検出とは、データのまとまりの中から突出した異常なデータをピックアップすることです。

異常なデータをピックアップして詳細を調査することで、その異常が何故発生したのかを検証しやすくなります。それにより、将来的な再発生に備えて対策を練られるようになります。

13：機械学習・人工知能

機械学習やAIに代表される人工知能は、データマイニングの中でも先進的な技術のひとつです。

人工知能を用いれば、大規模なデータ群の中から高度かつ正確な予測をたてることも可能になります。音声認識や自然言語処理を用いてテキスト分析を行うなどの、データ処理に応用されています。

＞＞ 機械学習によってできることって？使用されるプログラミング言語も紹介

14：決定木分析

決定木分析は、機械学習による分析手法の一部です。他の機械学習に比べ、仕組みが単純でデータ入力が出力に与える影響がわかりやすいという特徴があります。

決定木を組み合わせると、ランダムフォレストという予測分析モデルになり、より出力までの複雑性が増します。

15：統計分析

統計分析は、データマイニングにおける分析の中核を成す手法です。

どの分析手法も、その基礎は統計学的な考え方から構成されています。蓄積された情報の傾向やパターンを分析し、結果を出力して可視化します。

16：視覚化

データマイニングはシステムを用いて自動化されていますが、その結果から得られた情報を基に最終的な判断を下すのは人間です。データマイニングで得られたデータは、わかりやすく視覚化されることが多くなります。

単純な数値の羅列ではなく、画像として見やすく処理したものが利用されています。

データマイニングを扱うエンジニアの仕事内容3つ

データマイニングにおいて、エンジニアは関連作業の全工程に関与します。

分析の準備からデータマイニングの実施、その後の方針の提案まで様々な作業を行うため、コンピュータなどのハードウェアに対する知識など、分析の手法以外にも幅広いスキルを使用します。

• データ分析の環境を構築する
• 大規模なデータの分析や検証を行う
• データマイニングの実施作業を行う

1：データ分析の環境を構築する

データ分析を行うための下準備からが、データマイニングエンジニアの仕事です。

基盤やツール、データ分析に使用するデータベースやデータウェアハウスの構築など、ハードウェア面の作業やシステムの導入などソフトウェア面の準備などを行います。また、データの加工やシステムの設定なども準備工程に含まれます。

2：大規模なデータの分析や検証を行う

データマイニングエンジニアは、大量のデータを取り扱う職種です。

データベースやデータウェアハウスに、できる限り多くのデータを蓄積して分析・検証を行います。データ量が多ければ多いほどマイニングの成功率が上がるため、一回の解析で取り扱うデータの数も膨大なものになります。

3：データマイニングの実施作業を行う

データマイニングエンジニアの主な仕事は、やはりデータマイニングそのものの実施です。機械学習や統計学などの知識を用いてデータの分析を行っていきます。

それに伴い、アルゴリズムの調査や実装も行います。また、結果に対する仮説の立案や、データを活用した今後の指針の提案など、データマイニングの結果をビジネスに反映する足がかりを作るのも、データマイニングエンジニアの仕事です。

データマイニングを扱うエンジニアに必要な能力4つ

データマイニングを扱うエンジニアに求められる知識や能力は、統計学及びプログラミングに関わるものが中心になります。

特にプログラミングはどんどん情報が更新されていく分野のため、常に新しいことにも関心を寄せ、仕事で知識を活かして最大限のパフォーマンスを発揮できるような状態にしましょう。

こちらでは、データマイニングエンジニアに求められる能力を4つご紹介します。

• SQLを扱うスキル
• 統計学スキル
• プログラミング能力
• 自然言語処理の知識

1：SQLを扱うスキル

SQLとは、データベースを操作するためのデータベース言語と呼ばれるものです。データベースの中にあるデータの出し入れや検索に使用します。

データマイニングでは、データベースを利用する機会が多くあります。そのため、SQLを用いてデータベースをスムーズに検索できるだけのスキルがあれば、仕事がしやすくなるでしょう。

＞＞ SQLとは何だろう？プログラミング言語との違いからその種類・特徴などを解説

2：統計学スキル

データマイニングの技術や分析結果の理解には、統計学の知識が有用になります。何故ならば、データマイニングで行う分析の根底にあるのが統計学の手法と言えるからです。

案件によっては、統計学の専門的な知識が必須条件になる場合もあります。このような面からも、統計学は学んでおいて損はないでしょう。

＞＞ 統計学の勉強におすすめの本33選｜入門書からジャンル別参考書も紹介

3：プログラミング能力

データマイニングで使用するシステムを構築したり管理したりするためには、R言語やpythonといったプログラミングに関する知識や経験が重要になります。また、サーバーなどハードウェアを扱う場面もあるため、そちらの知識も把握しておきましょう。

他業種のエンジニア同様、コンピュータに関する幅広い分野に精通している方が良いでしょう。

＞＞ 効率のいいプログラミングの勉強法とは？言語別やツール別に分けて紹介

4：自然言語処理の知識

自然言語とは、日本語のように人間が実際に使用している言語のことを意味します。その自然言語をコンピュータ上で処理する技術を「自然言語処理」と呼びます。

声による認証や機械学習、AI技術などに関連する、データマイニングの中でも重要な知識のひとつです。

データマイニングを扱うエンジニアを目指そう

データマイニングとは、データウェアハウスなどに蓄積された大量のデータの中から有用な傾向やパターンを発見し、知識として採掘することです。

単なる数値データを収集するだけではなく、システムに適合するように形式を揃えるといった加工を施す必要があります。そうして加工したデータを用いて、コンピュータ上で分析を行います。

データマイニングを行うエンジニアは、サーバーの構築からデータの分析、結果へのフィードバックなど様々な作業を行う職種です。そのため、幅広い分野への知識を持っていることが重要になります。

データマイニングにおいて特によく使うのは、統計学やプログラミングに関連する知識です。

データマイニングの技術は、顧客の動向把握や市場におけるビッグデータの活用などビジネスの現場で盛んに利用されています。社会に情報が溢れ続ける限り、今後もその分析に用いられる機会が多い技術だと言えるでしょう。

是非、統計学やプログラミングに関する知識を取得して、データマイニングを扱うエンジニアを目指しましょう。