データマイニングと予測分析の主な違いは、データマイニングがアルゴリズムとマイニングツールを使用してデータの隠れたパターンを特定するプロセスであるのに対し、予測分析は発見されたパターンにビジネス知識を適用して予測を行うプロセスであることです。
データマイニングは、大規模なデータセットからパターンを発見するプロセスです。
データマイニングでは、新しいパターンとデータエンティティ間の関係を抽出します。
データマイニングの出力は、時系列に変化する分布を形成するパターンです。
一方、予測分析は、傾向や行動を予測するために、データセット内の発見されたパターンにビジネス知識を適用するプロセスです。
これらのパターンは、データマイニングやその他の手法によって発見されます。
ビジネスアナリストや専門家は、これらのパターンを分析・解釈し、意味のあるビジネスインサイトを構築します。
データマイニングとは
データマイニングとは、大規模なデータセットからパターンを発見するプロセスを指します。
データセットから情報を抽出し、その情報を理解しやすい構造に変換して、さらに利用することが含まれる。
数学、サイバネティクス、マーケティングなど、多くの分野で利用されている。
図1：データセット
データマイニングは、データ統合、データ変換、パターン評価、可視化など、いくつかのタスクと関連している。
データは複数のソースから取得される。
すべてのデータは統合され、データウェアハウスと呼ばれる1つの場所に保存される。
次に、データはデータマイニングを行うのに適した状態にするために前処理されます。
次に、クラスタリング、回帰などのアルゴリズムを用いてパターンを認識する。
最後に、これらのパターンを評価し、グラフを使って可視化する。
さらに、データマイニングの一種にウェブマイニングというものがある。
これは、従来のデータマイニングの手法や技法を用いて、ウェブを通じて情報を収集するプロセスです。
これは、Webサイトの効果や顧客行動などの要素を理解するのに役立ちます。
データマイニングは、データの隠れたパターンを発見し、予測やビジネス上の意思決定に役立てるものです。
プレディクティブ・アナリティクスとは
予測分析は、現在および過去の事実を分析し、将来または未知の事象について予測を行うものです。
データマイニング、予測モデリング、機械学習など、さまざまな統計的手法を使用する。
図2：プレディクティブ・アナリティクス・プロセス
予測分析プロセスには、以下の活動が含まれます。
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- プロジェクトの定義 – プロジェクトの成果、範囲、ビジネス目標を定義し、使用するデータセットを特定する。
- データ収集 – 複数のソースからデータを収集します。
- データ分析 – データを調査し、モデル化して、有用な情報を発見するプロセス。
- 統計分析 – 仮定、仮説を検証し、統計モデルを用いて検証する。
- モデリング – 意思決定のための正確な予測モデルを作成する。
- デプロイメント – 分析結果を日々の意思決定プロセスに展開し、結果、レポート、アウトプットを取得する。
- モデルモニタリング – モデルのパフォーマンスを管理・監視し、モデルが期待通りの結果を出しているかどうかを確認します。
予測分析は多くの分野で利用されています。
ビジネス組織が過去のデータや取引データに見られるパターンを分析し、リスクや機会を特定するのに役立ちます。
例えば、クレジットスコアリングを想定してみましょう。
顧客のクレジット履歴、ローン申込書、顧客データを分析・処理し、その顧客がクレジットの支払いを期限内に行うかどうかを判断するのです。
さらに、予測分析は、マーケティング、金融、保険、小売、通信、ヘルスケア、ソーシャルネットワーキングなどの分野で活用されています。
データマイニングとプレディクティブ・アナリティクスの違い
定義
データマイニングとは、機械学習、統計学、データベースシステムの手法を用いて、大規模なデータセットからパターンを発見するプロセスです。
予測分析は、データから情報を抽出し、それを用いて傾向や行動パターンを予測することを扱う統計学の分野です。
ここでは、データマイニングと予測分析の基本的な違いについて説明する。
機能性
データマイニングは、収集したデータに対して回帰や分類などのアルゴリズムを適用し、隠れたパターンを発見します。
一方、予測分析は、発見されたパターンにビジネスの知識を適用し、ビジネスに有効な予測を得ます。
使用方法
データマイニングと予測分析には、もう一つ、その使用方法による違いがあります。
データマイニングは収集したデータをより深く理解するのに役立ち、予測分析は将来または未知の事象について予測するのに役立ちます。
関与した職業
データマイニングは統計学者やエンジニアが行うが、予測分析はビジネスアナリストや他のドメインの専門家が行う。
結論
データマイニングと予測分析の違いは、データマイニングがアルゴリズムやマイニングツールを使ってデータの隠れたパターンを特定するプロセスであるのに対し、予測分析は発見されたパターンにビジネスの知識を適用して予測を行うプロセスであることである。
