1. データマイニングの概要
データ マイニングの核心は、大規模なデータセットからパターン、相関関係、洞察を発見するプロセスです。 これは、大規模なデータ ストアを自動的に検索して、単純な分析を超えたパターンや傾向を発見する手法です。 データ マイニングでは、高度な数学的アルゴリズムを使用してデータをセグメント化し、将来のイベントの確率を評価します。 これは、「データベースにおける知識発見」プロセス (KDD) の分析ステップです。
データマイニングの学際的な性質
データ マイニングは高度に学際的な分野であり、次のようないくつかの専門分野から派生しています。
- 統計: 回帰や仮説テストなど、多くのデータ マイニング手法の理論的基盤を提供します。
- 機械学習: 分類、クラスタリング、予測のためのアルゴリズムの豊富なコレクションを提供します。
- 人工知能: 知識の表現と推論のための技術に貢献します。
- データベース システム: 効率的なデータの保存、取得、操作のためのテクノロジーを提供します。
KDD プロセス (データベースにおける知識の発見)
データ マイニングは、知識発見のプロセス全体とみなされることがよくありますが、実際には、より大きなプロセスの中の 1 ステップにすぎません。 KDD プロセスは通常、次の段階で定義されます。
- 選択: 利用可能なソースからマイニングするデータを選択します。
- 前処理: データをクリーニングしてノイズや不一致を除去します。
- 変換: データをマイニングに適した形式に変換します。
- データ マイニング: インテリジェントな方法を適用してデータ パターンを抽出します。
- 評価: 何らかの面白さの尺度に基づいて、知識を表す本当に興味深いパターンを特定します。
- 知識のプレゼンテーション: 採掘された知識を視覚化してユーザーに提示します。
NOTE[The KDD Process]
データマイニングはなぜ重要ですか?
今日の世界では、前例のない速度でデータが生成されています。 データマイニングは、この生データを実用的な洞察に変えるために重要です。 実際のアプリケーションの例をいくつか示します。
- ビジネス: 顧客のセグメント化、マーケット バスケット分析、および解約予測。
- 金融: 不正行為の検出、信用スコアリング、株式市場の分析。
- ヘルスケア: 病気の予測、創薬、患者転帰分析。
- 科学: 気候モデリング、ゲノム分析、天文学的発見。
2. データマイニングの中核となる概念
データの前処理: 重要な最初のステップ
データの前処理は、データ マイニング プロセスにおける重要なステップです。 生データは不完全であったり、一貫性がなかったり、特定の動作や傾向が欠如していることが多く、多くのエラーが含まれる可能性があります。 データの前処理は、このような問題を解決する方法です。
- データ クリーニング: これには、欠損値の埋め込み、ノイズの多いデータの平滑化、外れ値の特定または削除、不一致の解決が含まれます。
- データ統合: これには、複数のデータベース、データ キューブ、またはファイルの統合が含まれます。
- データ変換: これには正規化と集計が含まれます。 正規化は、データを指定されたより小さい範囲にスケーリングするプロセスです。
- データ削減: これには、ボリュームを削減しますが、同じまたは類似の分析結果が生成されます。
教師あり学習: ラベル付きデータからの学習
教師あり学習は、ラベル付きトレーニング データから関数を推測するデータ マイニング タスクです。 トレーニング データは、一連のトレーニング サンプルで構成されます。
- 分類: 分類モデルは、観察値から何らかの結論を導き出そうとします。 1 つ以上の入力が与えられると、分類モデルは 1 つ以上の結果の値を予測しようとします。
TIP[Example of Classification] 分類モデルを使用して、ローン申請者を低、中、高の信用リスクとして識別することができます。 :::* 回帰: 回帰モデルは連続値を予測します。
TIP[Example of Regression] 回帰モデルを使用すると、住宅の特徴に基づいて住宅の販売価格を予測できます。
教師なし学習: ラベルなしデータのパターンを見つける
教師なし学習は、既存のラベルを持たず、最小限の人間による監視で、データセット内のこれまで検出されなかったパターンを探す機械学習の一種です。
- クラスタリング: クラスタリングは、同じグループ内のデータ ポイントが他のグループよりも同じグループ内の他のデータ ポイントに類似するように、母集団またはデータ ポイントをいくつかのグループに分割するタスクです。
- アソシエーション ルール マイニング: アソシエーション ルール マイニングは、リレーショナル データベース、トランザクション データベース、その他の形式のデータ リポジトリなど、さまざまな種類のデータベースにあるデータ セットから、頻繁に発生するパターン、相関関係、関連性、または因果構造を見つけることを目的とした手順です。
半教師あり学習: 両方の長所
半教師あり学習は、トレーニング中に少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせる機械学習へのアプローチです。 このアプローチは、教師なし学習 (ラベル付けされたトレーニング データなし) と教師あり学習 (完全にラベル付けされたトレーニング データあり) の中間点となることを目的としています。
3. データマイニングの高度なトピック
Web マイニング: Web をマイニングして知識を得る
Web マイニングは、World Wide Web からパターンを発見するためのデータ マイニング技術の応用です。 これは、Web 上で利用可能な膨大な量のデータから有用な情報を抽出するプロセスです。
- Web コンテンツ マイニング: これは、Web ドキュメントのコンテンツから有用な情報を抽出するプロセスです。
- Web 構造マイニング: これは、Web サイトの構造を発見するプロセスです。
- Web 使用状況マイニング: これは、ユーザーがインターネット上で何を探しているかを見つけるプロセスです。
テキスト マイニング: テキスト データから洞察を引き出す
テキスト マイニング (テキスト データ マイニングとも呼ばれます) は、テキストから高品質の情報を抽出するプロセスです。 高品質の情報は、通常、統計的パターン学習などの手段によるパターンと傾向の考案を通じて得られます。
- 自然言語処理 (NLP): NLP は、コンピューターによる人間の言語の理解、解釈、操作を支援する人工知能の分野です。
- 感情分析: 感情分析とは、自然言語処理、テキスト分析、計算言語学、および生体認証を使用して、感情の状態と主観的な情報を体系的に識別、抽出、定量化、および研究することです。
- トピック モデリング: トピック モデリングは、ドキュメントのコレクション内で発生する抽象的な「トピック」を発見するための統計モデルの一種です。
空間および時間データ マイニング: 位置および時間ベースのデータの分析
空間データ マイニングは、大規模な空間データセットから、これまで知られていなかったが、潜在的に有用なパターンを発見するプロセスです。 時間データ マイニングは、大規模な時間データセットから、これまで知られていなかったが潜在的に有用な興味深いパターンを発見するプロセスです。
グラフマイニング: ネットワーク内のパターンの発見
グラフ マイニングは、大規模なグラフ データセットから、これまで知られていなかったが潜在的に有用なパターンを発見するプロセスです。
4. データマイニングの倫理的および社会的影響
データマイニングは大きな価値を引き出す可能性を秘めていますが、対処する必要がある重要な倫理的および社会的問題も引き起こします。
プライバシー上の懸念とデータの匿名化
データマイニングには個人データの収集と分析が含まれることが多く、適切に扱わないとプライバシー侵害につながる可能性があります。 データの匿名化などの技術は個人のプライバシーの保護に役立ちますが、常に確実であるとは限りません。
WARNING[The Limits of Anonymization] 2006 年、AOL は研究目的で匿名化された検索クエリの大規模なデータセットをリリースしました。 ただし、研究者らは検索クエリを他の公開情報と相互参照することで、一部のユーザーの匿名化を解除することができました。
データマイニングにおけるバイアスと公平性
データ マイニング モデルの品質は、トレーニングに使用されたデータによって決まります。 トレーニング データにバイアスが含まれている場合、モデルはそれらのバイアスを学習して増幅します。 これは不公平または差別的な結果につながる可能性があります。
IMPORTANT[Fairness in Data Mining] データ内のバイアスの影響を軽減できる、公平性を意識したデータ マイニング アルゴリズムを開発して使用することが重要です。 これは活発な研究分野です。
「ブラックボックス」問題と解釈可能性
ディープ ニューラル ネットワークなどの多くの高度なデータ マイニング モデルは、どのように意思決定を行うかを理解することが難しいため、「ブラック ボックス」と呼ばれることがよくあります。 この解釈可能性の欠如は、医療や刑事司法など、一か八かのアプリケーションにおいて大きな問題となる可能性があります。
5. データマイニングの将来
データ マイニングの分野は、テクノロジーの進歩とデータの可用性の向上によって常に進化しています。 データ マイニングの将来を形作る主要なトレンドのいくつかを以下に示します。
ビッグデータとディープラーニングの台頭
ビッグデータの急増により、データマイニングに対する新たな機会と課題が生まれています。 従来のデータ マイニング技術は、多くの場合、量、速度、多様性のビッグ データを処理できるほど拡張性がありません。 機械学習のサブフィールドであるディープ ラーニングは、大規模で複雑なデータセットを分析するための強力なツールとして登場しました。
自動データマイニング (AutoML)
AutoML は、現実世界の問題に機械学習を適用するエンドツーエンドのプロセスを自動化するプロセスです。 AutoML の目標は、専門家以外の人でも機械学習とデータ マイニングの手法を簡単に使用できるようにすることです。
データマイニングと AI および IoT の統合
モノのインターネット (IoT) は、物理デバイス、車両、家電製品、および電子機器、ソフトウェア、センサー、アクチュエーター、およびこれらのオブジェクトの接続とデータ交換を可能にする接続機能が組み込まれたその他のアイテムのネットワークです。 データ マイニングと AI および IoT の統合により、物理世界から学習し、物理世界と対話できるインテリジェント システムの開発が可能になります。
##6.結論
データマイニングは、業界を変革し、イノベーションを推進する可能性を秘めた強力なテクノロジーです。 その中心となる概念、高度な技術、倫理的な意味を理解することで、データマイニングの力を活用してより適切な意思決定を行い、より豊かな未来を築くことができます。 デジタルユニバースが拡大し続けるにつれて、データマイニングの重要性は今後も高まる一方です。
7. 参考文献
- ハン J.、ペイ J.、カンバー M. (2011)。 データマイニング: 概念と技術。 エルゼビア。
- Tan, P.N.、Steinbach, M.、および Kumar, V. (2016)。 データマイニングの紹介。 ピアソン教育。
- Fayyad, U.、Piatetsky-Shapiro, G.、および Smyth, P. (1996)。 データマイニングからデータベース内の知識発見まで。 AI マガジン、17(3)、37-37。