プロセスモデル

近ごろは、情報があふれる時代になり、データは貴重な資源となりました。データという山から価値ある鉱物を掘り出す技術、それがデータ探査です。そして、このデータ探査を成功させるための道しるべとなるのが、今回ご紹介するCRISP-DMです。CRISP-DMとは、様々な分野でデータ探査の成功事例を研究し、まとめあげた標準的な方法論です。異なる専門分野の人々が集まり、それぞれの知識を持ち寄り、データ探査を成功に導くための枠組みを作り上げました。 このCRISP-DMは、データ探査に初めて取り組む人から、既に経験豊富な人まで、幅広い人々にとって役に立つ指針となっています。まるで、宝の地図のように、データ探査の進め方を分かりやすく示してくれるのです。CRISP-DMは、大きく分けて六つの段階から成り立っています。まず初めに、取り組む課題を明確にし、目標を設定する「事業理解」の段階です。次に、探査に用いるデータを集め、その質を確かめる「データ理解」の段階に進みます。そして、集めたデータを加工し、探査に適した形に変換する「データ準備」の段階となります。 データの準備が整ったら、いよいよ探査の中心となる「モデリング」の段階です。ここでは、様々な手法を用いてデータの背後に隠された規則性や関係性を見つけ出します。次に、得られた結果を検証し、実用的な価値を見出す「評価」の段階へと進みます。最後に、発見された知見を実際に活用するための計画を立て、実行に移す「展開」の段階をもって、一連の作業が完了となります。このように、CRISP-DMは段階を踏むことで、複雑なデータ探査作業を効率的に進めることを可能にしています。一つ一つの段階を丁寧に進めることで、データという宝の山から、真に価値ある知見を掘り出すことができるのです。

近年の情報化社会では、様々な活動を通して日々膨大な量のデータが生み出されています。買い物履歴や位置情報、インターネット上の閲覧履歴など、これらのデータは宝の山と言えるでしょう。しかし、これらのデータをただ集めるだけでは価値を生み出すことはできません。データの中に埋もれた価値ある知見を見つけ出し、活用することが、企業の成長にとって極めて重要になっています。 そこで注目されているのがデータマイニングという手法です。データマイニングとは、大量のデータの中から隠れた規則性やパターン、関係性などを発見する技術のことです。まるで鉱山から貴重な鉱石を掘り出すように、データの山から価値ある情報を抽出します。例えば、顧客の購買履歴を分析することで、顧客の好みやニーズを把握し、効果的な販売戦略を立てることができます。また、機械の稼働データを分析することで、故障の予兆を捉え、未然にトラブルを防ぐことも可能です。 しかし、データマイニングは複雑なプロセスであり、適切な手順を踏まなければ思うような成果を得ることは難しいでしょう。そこで登場するのがCRISP-DM（クロス・インダストリー・スタンダード・プロセス・フォー・データ・マイニング）です。これは、異なる業種の企業でも活用できる、データマイニングの標準的な手順を定めたものです。CRISP-DMは、ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、展開という６つの段階から成り立っています。それぞれの段階を順序立てて進めることで、データマイニングプロジェクトを成功に導く確率を高めることができます。まるで地図を頼りに目的地を目指すように、CRISP-DMはデータマイニングの成功への道筋を示してくれるのです。