データマイニングとは何ですか?それは違法ですか?

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概念としてのデータマイニングは人気を集めていますが、それが何を意味するのかを知っている人は多くありません。多くのオンライン企業は、サービスの品質を向上させるためにデータマイニングをどのように使用しているかについて話します。

しかし、データマイニングとは何ですか?それも合法ですか?

データマイニングとは何ですか?どのように機能しますか?

データマイニングは、企業やデータサイエンティストが情報を抽出し、生データの傾向を見つけるために使用するプロセスです。マイニングで使用されるデータは、オンライン調査、 Cookieを介して収集されたデータ、または公開記録など、複数のソースから取得できます。

しかし、すべてのデータセットが等しく有益であるとは限りません。信頼できる結果を得るには、データが正確で偏りがなく、ギャップができるだけ少なく、ボリュームが大きい必要があります。

事前に作成された統計ではなく生データを使用するため、データマイニングは用途の広いツールになります。同じデータセットをさまざまな方法で複数回処理し、さまざまな傾向を探すことができます。これにより、単一のデータセットからの洞察が事実上無制限になります。

根底にあるトレンドを抽出するには多くの創造性とスキルが必要であるため、明確なデータマイニング手法はありません。ただし、このプロセスは5つの主要なステップに分けることができます。

1.データの調達

最初のステップは、データのソースを見つけてストレージサーバーにインポートすることです。これは、第一印象とデータソースが最も重要な場所です。結果が信頼できるものであることを保証するには、データソースが信頼できるものである必要があります。

2.作業環境の選択

デバイスでローカルに作業する場合でも、クラウドベースの環境を使用する場合でも、今がそれを転送するときです。選択する環境は、処理するデータの量を処理するのに十分強力である必要があります。チームで作業している場合、アクセシビリティが優先事項であり、クラウドベースの環境が最良の選択肢になります。

3.データのセグメンテーションと分類

作業中のデータにタグが付けられているかどうかに関係なく、処理を開始する前に、抽出しようとしている情報の種類やパターンに関連するカテゴリにデータを整理する必要があります。データのサイズによっては、全体ではなくセクションで作業する必要がある場合があります。

4.データマイニング

データを準備し、それをどのように処理するかを決定した後、情報をマイニングして抽出する実際のプロセスが始まります。このステップに特化したソフトウェアを使用することも、R、Python、SQLなどの互換性のあるプログラミング言語を使用して独立して作業することもできます。

データマイニングは、数学モデルを使用して、生データの基本レベルの洞察を見つけて抽出します。ただし、モデルと予測を構築するために、データマイニングによって生成されることが多いデータと洞察を使用するデータ分析と混同しないでください。

5.結果の翻訳

マイニングの結果は、それだけでは理解しにくい場合があります。最後のステップは、データをグラフまたは表に変換して視覚化することです。視覚化された結果は、将来の分析やマイニング作業にはあまり役立ちませんが、調査結果の理解と共有が容易になります。

データマイニングは何に使用されますか?

データマイニングを使用して、生データがあるものに関する情報を見つけることができます。ただし、大企業やオンラインWebサイトでは、予測や行動分析を求めてデータをマイニングするために使用することがよくあります。

小売業やeコマースで働く企業は、調査を実施したり、ウェブサイトやアプリで顧客やユーザーのアクティビティを記録したりすることで、ユーザーのアカウントからデータを収集します。次に、データをマイニングして、時間帯や週から訪問の頻度や相関する支出まで、購入の傾向を探します。

実際、データマイニングは、店舗が購入する可能性が高いときに通知や割引クーポンを送信できるようにするものです。これにより、収益が増えるだけでなく、より効果的で費用対効果の高いマーケティングが実現します。

しかし、データマイニングを使用しているのは企業だけではありません。犯罪分析ではデータマイニングの直接的な影響を見つけることができ、政府はどの地域と時間帯の犯罪率が高いかを判断できます。

データマイニングは、天気予報でも役割を果たします。これは、気象学者が一定期間にわたって気候全体または特定の場所について収集した大量の気象データを分析するのに役立ちます。

データマイニングは違法ですか?

それ自体、データマイニングは違法ではありません。問題は、データのソースと、マイナーが結果をどのように処理するかで発生します。

データは、気象データなどの公的な知識であるか、合意に基づいて取得されている必要があります。つまり、ウェブサイトやアプリのユーザー、オンラインおよび物理的な調査の参加者は、会社が分析とマイニングのために回答と情報を保持することを認識しておく必要があります。

データの使用を許可されていない企業や機関は、データソースによっては、ローカルとオフショアの両方でプライバシー法に違反している可能性があります。言うまでもなく、ほとんどの国では、年齢、性別、性別、人種、または宗教に基づいて個人を差別するためのデータマイニングの洞察の使用を禁止しています。

データマイニングを開始する方法は?

データマイニングとは何か、そしてその合法性がわかったので、自分で試してみることに興味があるかもしれません。

データマイニングは、大量のリソースと計算能力を備えた大企業に限定されていません。データセットについて学び、合法的にアクセスすることに関心のある研究分野がある限り、情報のマイニングを開始できます。

最初のステップは、倫理的にデータを取得することです。幸いなことに、それを購入したり、オンライン調査を作成したりする必要はありません。無料で分析できるさまざまなトピックに関するいくつかの公開データセットがあります。

ソフトウェアに関しては、さまざまな無料のデータマイニングツールから選択できます。 1つは、初心者に適したPythonデータマイニングソフトウェアであるOrangeです。ただし、高度なマイニングアルゴリズムを実行するソフトウェアを探している場合は、オープンソースのデータマイニングツールRを使用できます。

マイニングに興味があるが、必要なものがわからない場合は、データ分析と操作の基本を学ぶことから始めることができます。

データマイニングの未来

データと情報の時代はまだ初期段階にあり、データマイニングの人気は高まるばかりです。倫理的な懸念は依然として問題であるかもしれませんが、右手では、データマイニングは悪やいたずらではなく善と知識の力になる可能性があります。