「データマイニング／統計解析」の事例、比較、解説記事を総まとめ

データマイニングのプロセス

　データマイニングはデータを用いた問題解決の手法である「PPDACサイクル」に沿って行うことが望ましい。PPDACは「Problem（問題）」「Plan（計画）」「Data（データの収集、整理）」「Analysis（分析）」「Conclusion（結果の考察、解決策の提示）」の頭文字を取ったものだ。詳細はデータ分析の解説ページを参照してほしい。

データマイニングに必要な統計解析ツール

　データマイニングをするためには、データの収集から加工、可視化、高度な分析に至るまでさまざまなツールを組み合わせる必要がある。それぞれのツールの特徴についてはデータ分析の解説ページを参照してほしい。ここでは、高度な分析を行う統計解析ツールについて解説する。

　統計解析ツールは多変量解析などの高度な分析を行えるツールだ。テキストマイニングツールを使用すれば、文章を対象にデータマイニングを行うこともできる。「IBM SPSS」などGUIで高度な分析が可能なツールもあるが、RやPythonなどオープンソースのプログラミング言語で自由度の高い分析をすることも可能だ。

　BIツールがデータの加工や分析の自動化に焦点を当てる一方、統計解析ツールはアドホックな分析（特定の目的に沿った1度限りの分析）で使うことを想定している。

　データを読み込み、年齢を年代にカテゴライズするなどの簡単なデータの加工を施した上で、クロス集計表の作成から多変量解析まで、さまざまな分析が可能だ。

主要製品一覧

　データウェアハウス（DWH）やBIツールの主要製品についてはそれぞれの解説ページを参照してほしい。

　以下は統計解析ツールの主要製品一覧だ。