データマイニング技術とは?
データマイニング技術とは?
データマイニング技術により、組織はデータ内の微妙なパターンや関係を明らかにすることができます。未加工データを実践的な知識に変換して、問題解決、ビジネス上の意思決定に与える将来的な影響の分析、利益率の向上に役立てることができます。このガイドでは、さまざまなデータマイニング手法と、それらを AWS に実装する方法について説明します。
組織は、さまざまなビジネスプロセスからの大量の情報を保存して処理します。データマイニングは、データモデリングと予測分析により、過去のデータから貴重なインサイトを得るのに役立ちます。現代のデータマイニングでは、多くの場合、人工知能と機械学習 (AI/ML) テクノロジーを活用して、ビジネスインサイトを迅速に取得し、より良い結果を入手しています。
しかし、企業はオンプレミスのインフラストラクチャで知識を発見する際に課題に直面します。具体的には、データマイニングツールをさまざまなデータソースと統合し、サードパーティのアプリケーションと接続し、さまざまな利害関係者に結果を知らせる必要があります。これには、従来のインフラストラクチャでは、高額なコストがかかっていました。
AWS は、組織がクラウド上でデータマイニングプロセスをスケールするのに役立つマネージドサービスを提供しています。Amazon SageMaker を、強力なデータマイニング機能、生成 AI の専門知識、データガバナンスのベストプラクティスと組み合わせることで、データサイエンティストは、さまざまなソースからのデータを統合し、複雑なデータ分析クエリを実行し、セキュリティポリシーに照らしてデータをより効果的に監視できます。
データフローを改善するだけでなく、組織は独自のインフラストラクチャをプロビジョニングしなくても、高度な分析をより手頃な料金で行えます。例えば、Lennar は Amazon Sagemaker Unified Studio と Amazon Sagemaker Lakehouse を使用してデータ基盤を変革し、データチームがビジネスインサイトをより効果的に引き出せるようにしました。
次に、さまざまなデータマイニング技術と、AWS ツールでそのような技術をどのように支援できるかについて説明します。
データマイニングではデータの前処理はどのように行われていますか?
データの前処理は、未加工データをデータマイニングニューラルネットワークで理解できる形式に変換します。データモデルのパフォーマンスに大きく影響するため、データの前処理はデータマイニングの重要な部分です。多くの場合、未加工データにはエラー、重複、欠落情報が含まれていることがあり、モデルの結果に悪影響を与える可能性があります。データの前処理により、データをクリーンアップしてそのような異常を取り除くことができます。さらに、データサイエンティストは、ビジネス上のインサイトに役立つ特定の機能を選択し、不要な情報を排除できます。例えば、顧客離れを予測する場合、毎月の平均使用量、最終ログイン日、サポートリクエストの頻度などの特徴を選択します。この機能はエンジニアリングと呼ばれ、データマイニングに必要なコンピューティングリソースを削減できます。
Amazon SageMaker Data Wrangler は、データ品質を向上させ、ひいては分析結果を向上させるのに役立つデータ準備ツールです。Amazon SageMaker Data Wrangler は、データパイプラインに接続されているさまざまなデータソースで使用できます。Amazon SageMaker Data Wrangler では、コーディング不要のアプローチにより、データのクリーンアップに何時間も費やす必要がなくなり、数分でクリーニングが完了します。SageMaker Data Wrangler を使用して機械学習モデル用のデータを準備する方法は次のとおりです。
ステップ 1 – 選択とクエリ
ビジュアルクエリビルダーを使用して、AWS およびサードパーティのストレージ全体からテキスト、画像、表形式のデータにアクセスし、取得します。次に、その検出結果をデータ品質レポートに適用して、外れ値、クラスの不均衡、データ漏洩などの異常を検出します。
ステップ 2 – クレンジングとエンリッチ
事前に構築された PySpark 変換と自然言語インターフェイスを使用してデータを変換します。Amazon SageMaker Data Wrangler は、テキストのベクトル化、日時データの特徴付け、エンコーディング、データのバランス調整など、一般的なデータ変換をサポートしています。さらに、ユースケースに対応したカスタム変換を簡単に作成できます。
ステップ 3 – 可視化と理解
チャート、ダイアグラム、その他の視覚的なツールで作成したデータを検証します。次に、実際にトレーニングする前に、簡単な分析を実行してモデルの結果を予測します。
探索的データ分析とは?
探索的データ分析 (EDA) は、データサイエンティストが隠れたパターンを発見し、意味のある関係を特定し、データ内の異常を検出できるようにするデータサイエンスの手法です。多くの場合、EDA はヒストグラム、チャート、グラフなどの視覚的なツールの手引きを利用します。EDA の目的は、その後のデータ分析のためのガイダンスを提供することに根ざしています。さらに、データサイエンティストが仮定や偏見なしに判断を下すのに役立ちます。
簡単に言えば、EDA は、統計モデリングと、時系列分析、空間分析、散布図などの手法を通じて観察できる証拠を提供します。ただし、EDA を実行するには、統合された方法で連携する必要がある一連のデータマイニングツールが必要です。セットアップには費用がかかる場合があります。
Amazon SageMaker Unified Studio は、チームがデータ分析ワークロードを構築、デプロイ、共有できるようにする単一の AI およびデータプラットフォームです。これを使用して、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI など、AWS の使い慣れた AI/ML ツール、ストレージ、分析機能と連携できます。
Amazon SageMaker Unified Studio を使用して探索的データ分析 (EDA) を高速化する方法を以下に示します。
- データ分析モデルのトレーニングに使用したいデータアセットの登録、管理、ルールの設定を行います。
- データレイク、データウェアハウス、その他のソースに保存されているデータをクエリします。
- 組み込みのビジュアルインターフェイスを使用してワークフローを作成し、データソースと送信先の間に変換モジュールを追加します。
データマイニングにおける予測分析とは?
データマイニングにおける予測分析は、発見されたデータパターンを利用して将来の結果を予測します。そのために、データは機械学習モデルに送られます。機械学習モデルは、学習した知識に基づいて、企業が意思決定を支援するのに役立つ予測を行います。例えば、金融会社は予測分析を用いて市場動向を予測し、不正を検出し、信用リスクを評価しています。
Amazon SageMaker Canvas は、予測モデルを大規模にトレーニング、テスト、デプロイできる視覚的な開発ツールです。基盤モデルとカスタム機械学習 (ML) アルゴリズムにアクセスできるため、さまざまなユースケースで正確な予測を生成できます。
さらに、Amazon Q Developer を使用して会話型言語でデータワークフロー全体を構築できます。機械学習やデータ分析のタスクを日常的な言葉で説明できる生成 AI アシスタントです。次に、説明をクエリ、SQL スクリプト、実行可能なステップ、推奨コードなどに変換して、AI やデータをより効率的に操作できるようにします。
予測分析を有効にするために Amazon SageMaker Canvas を使用して構築およびデプロイできるモデルを以下に示します。
分類
分類モデルは、学習した特性に基づいて、これまで見られなかったデータにラベルを割り当てることができます。例えば、AI を活用したカスタマーサポートシステムでは、会話内の単語を分析することで、フィードバックをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類できます。Amazon SageMaker Canvas は、テキスト分類、画像分類、異常検出、オブジェクト検出など、さまざまな問題タイプの分類モデルをサポートしています。
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 (ARM) はデータポイント間の関係を発見し、予測分析パイプラインを強化するために使用できます。例えば、ARM を使用してマーケットバスケット分析を実行し、スーパーマーケットで頻繁にまとめて購入されている品目を見つけることができます。Amazon SageMaker では、Python などのフレームワークを使用して独自のカスタム ARM アルゴリズムを作成し、AWS の AI/ML ワークフローにデプロイすることができます。
クラスター化
クラスター化は、類似した属性に基づいてデータをグループ化することにより、予測分析を間接的にサポートします。例えば、平均支出額に基づいて顧客をクラスター化できます。次に、セグメント化された顧客を予測モデルの特徴の 1 つとして使用します。データをクラスター化するために、データサイエンティストは K 平均法アルゴリズムをよく使用しています。Amazon SageMaker は K 平均法アルゴリズムの修正版を利用しているため、より正確な結果が得られ、スケーラビリティが向上します。
異常検出
機械学習モデルは、データパターンの外れ値を検出するようにトレーニングできます。例えば、工場では予測モデルを利用して機械の潜在的な故障を特定します。異常検出は、運用の中断を防ぐために予防メンテナンスを行うなど、積極的な軽減措置を支援します。
Amazon SageMaker では、データに低 (正常) スコアと高 (異常) スコアを割り当てるランダムカットフォレストアルゴリズムを使用して異常パターンを検出できます。
ドキュメントマイニングとは?
ドキュメントマイニングは、ドキュメントに含まれるテキスト、画像や表形式のデータを発見、抽出、分析する機械学習手法です。組織は、保管する文書にデータマイニング技術を適用することで、コストを削減し、顧客体験を向上させ、業務効率を高めることができます。例えば、法律事務所はドキュメントマイニングを使用して契約から特定の条項を自動的に抽出できます。
Amazon SageMaker Canvas では、すぐに使用できるドキュメントマイニングモデルを利用できます。これらのモデルは事前にトレーニングされているため、追加のファインチューニングなしでデータマイニングワークフローに統合できます。設定が完了すると、モデルは文書内の未加工データを分析して意味のあるパターンを見つけます。次に、それに応じて抽出、分類、ラベル付けを行います。
例えば、個人情報検出モデルでは、テキストデータから住所、銀行口座番号、電話番号などの情報を検出できます。一方、経費分析モデルは、領収書や請求書から金額、日付、品目などの情報を取得します。
Amazon SageMaker Canvas を使用してドキュメントマイニング手法を用いる方法は次のとおりです。
- SageMaker AI ドメインを作成し、Canvas ですぐに使えるモデルを有効にます。
- 分析するドキュメントデータセットをインポートします。これにより、データフローを作成できます。
- 予測を生成するデータマイニングモデルを選択します。セットアップから 1 回単位の予測やバッチ予測を行うことができます。
AWS はデータマイニング技術にどのように役立ちますか?
データマイニング技術により、企業は生成したデータから貴重なインサイトを発見し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。データマイニングを成功させるには、さまざまなソースからの生データを強力な AI/ML モデルに接続する合理化されたデータパイプラインが必要です。
データパイプラインは、データの抽出、保存、クリーニング、変換を自動化して、後続のモデルが高品質で正確なデータを受け取れるようにします。次に、さまざまなタイプのデータマイニング技術を適用して、有意義なインサイトを引き出します。
Amazon SageMaker を試して、複雑なデータワークフローを簡素化し、より良いビジネス成果を可能にする予測的インサイトを得ましょう。