データマイニングとは？分析とレポーティングについて

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データの分析とレポーティングとは

データマイニングをするために必要な分析基盤環境を構築したら、収集、蓄積したデータについての分析とレポーティングという工程に入ることになります。分析とは、収集したデータから対象となるビジネスの運営に有効な知識を発見することを意味します。そしてレポーティングとは、分析結果を見える化させることです。今後、フリーランスでデータマイニングの仕事を行いたいと考えているならば、分析とレポーティング双方のスキルの重要性を理解しておく必要があります。

分析

分析は、構築された基盤環境を利用してデータを洗い出し、ビジネス上必要とされる知見を見つけ出す作業です。膨大な種類と量のデータから情報を引き出すには、「仮説検証型」と「知識発見型」の2つのアプローチ方法があります。このことは、実際のビジネスに当てはめて考えてみるととてもわかりやすくなります。
例えば、通信会社では新規顧客の獲得だけでなく、既存の顧客の継続利用を維持していくことがとても重要です。そんな中で、顧客が他社に切り替える流れが強くなった場合、これ以上の顧客の流出を防ぐために、なぜそうなったのかの原因を分析していく必要があります。この場合、既存の顧客が他社に移ってしまう原因をいくつか想定することができるので、仮説検証型の分析が可能になります。そこで、「売上が安定的にずっと良かった販売経路の業績がふるわなかったことが原因」と仮定するならば、それを立証できるかどうかという観点でデータを取り出して分析します。具体的に立てた仮説とデータが一致すれば、その仮説で正しいということになりますし、逆に証明できなければ新たな仮説に基づいて検証を続けます。
一方、知識発見型では、契約を継続している顧客と離れた顧客それぞれの属性や、サービスの利用状況などのデータを決定木分析を用いて解析していきます。そうすることによって、継続のグループと解約のグループに仮説を立てられないような法則や傾向などを発見することができます。

レポーティング

データマイニングにおいて、最も重要な部分とも言えるのがレポーティングです。レポーティングとは、データ分析をしている担当者が認識していることをビジネスの現場の人達が運用できる内容に整理して見える化させることです。これを行うことによって、ビジネスにおいて何を改善すべきかについて具体的に検討できるようになります。レポーティングでは、KPI（重要業績評価指標）を意思決定者と共有することが重要ですが、KPIの内容がビジネスの方向を動かす材料となるため、担当するデータサイエンティストの責任は決して軽くはありません。そのため、分析だけでなくレポーティングに関するスキルも重要な要素になります。