データマイニング

マイニング（mining）とは、鉱山用語で金脈などを探索することです。データマイニングとは、大量のデータを分析することにより、貴重な情報を発見するための技術です。一般に高度な統計学の手法を駆使していますが、その操作方法や出力デザインを工夫して、使いやすくしたソフトウェア製品が多く市販されています。 ☆

データマイニングの適用例として代表的なものを以下に掲げます。

バスケット分析

スーパーなどの薄利多売を特徴とする小売店では、一人あたりの売上を増大させるために、ある商品Ａを買ったついでに他の商品Ｂも買ってもらうように工夫することが必要です。そのためには、バスケット（買い物カゴ、実際にはＰＯＳデータ）を分析して、何と何を一緒に買うことが多いかを発見し、ＡとＢを隣接したコーナーに陳列することが効果的です。 ☆

有名な例として，「紙オムツやベビーミルクとビールの併売」があります。米国では奥さんに頼まれてダンナが車でスーパーに買いに行くのが通常ですが，そのときに赤ちゃんのものだけでなく自分用にビールをケースごと買って行くのだと説明されています。でもこれは「伝説」でしょう。

クレジット加入審査

クレジットカードを用いたのに後日支払をしない客を不良客といいますが、そのときにはクレジット会社の損失になります。不良客の加入を避けるために、クレジット会社では加入時に、年齢、性別、職業、持ち家などのデータにより審査をします。優良客と不良客の違いの特徴を、過去のデータを分析することにより、合理的な審査基準を作成できます。その分析に、データマイニングが用いられています。

インターネットアクセスの分析

ＢtoＣでは、そのＷｅｂサイトにどこから（直接に、ポータルサイトから、バナー広告から）来たのか、購入までにページをどのように動いたかなどを記録して分析することにより、効果的な広告の出し方やＷｅｂページの工夫に活用できます。大量の記録データから、購入に関係する要因を発見するために、データマイニングは強力なツールになります。

発展：「データマイニング」（kj3-datamining-x）