データマイニング - 2024年に知っておくべき重要な内容

市場分析のために、1000列のデータを含む大規模なデータセットを提供されたとしよう。一見したところ、あなたは圧倒されるかもしれない。何から始めればいいのか、どのようにデータセットにアプローチすればいいのかわからないかもしれない。 あなたはおそらくデータセットを理解し、データセット内のデータ間の関係を見つけようとするだろう。しかし

市場分析のために、1000列のデータを含む大規模なデータセットを提供されたとしよう。一見したところ、あなたは圧倒されるかもしれない。何から始めればいいのか、どのようにデータセットにアプローチすればいいのかわからないかもしれない。 

あなたはおそらくデータセットを理解し、データセット内のデータ間の関係を見つけようとする。このプロセスは "データマイニング "として知られている。あなたは日常業務の中で、知らず知らずのうちにデータマイニングを行っている。同じことがデジタル作業にも当てはまる。 

私たちの世界はデータを中心に回っており、地球上で最も重要な資源のひとつと考えられている。データ・エンジニアは、データがどのように我々の文明を次のレベルに進化させることができるかを学んでいる。データマイニングはそのゴールへの第一歩です。これからのセクションでは、データマイニングと、データマイニングについて知っておくべきことを詳しく見ていきます。

データマイニングの詳細については、どのセクションにも自由にジャンプしてください！

データ：データとは何か？

データマイニングデータマイニングとは何か？

なぜデータマイニングが重要なのか？

データマイニングの仕組み

異常検知：

ルール学習：

回帰分析：

分類分析：

クラスタリング分析：

可視化分析：

ウェブスクレイピング：ウェブスクレイピングとは何か？

プロキシサーバー：プロキシサーバーとは？

ウェブスクレイピングに最適なプロキシサーバーは？

よくある質問

結論

データ：データとは何か？

データとは何か？簡単に言えば、データとは整理されずに並べられた事実の集まりである。データの集まりは情報として知られている。デジタルの世界では、データはすべて数字である。0と1を意味する。データには質的なもの（何かを説明するデータ）と量的なもの（数値に関するデータ）がある。コンピュータ・エンジニアリングに関して言えば、ソフトウェアがプログラムとデータの2つのカテゴリーに分けられることは周知の事実である。データとプログラムは、望ましい結果を得るために必要な方法でデータを操作する命令であることが分かっている。

データマイニングデータマイニングとは何か？

データマイニングとは、大量のデータ（通常はデータポイントと呼ばれる単一データ）を含むデータセットからパターンを見つけ出すことである。データマイニングプロセスの主な目的は、与えられたデータセットから、あらゆる知的手法（機械学習、ディープラーニング、統計学、データベースシステム）を用いて十分な情報を収集し、後段で使用できる価値ある有意義な情報に変換することです。データマイニングはKDD （データベースにおける知識発見）における分析ステップである。

なぜデータマイニングが重要なのか？

今日、ほとんどの企業がデジタルトランスフォーメーションを始めている。すべての企業が戦略を改善し、競争に打ち勝つためには、データが不可欠となっている。しかしデータには、ビジネスを強化する計画を策定するためのデータ分析ツールが必要です。データを分析する "ツール "であるデータマイニングは、ビジネスアナリティクスを成功させるために不可欠となっている。 

データマイニングは、医療から食品に至るまで、あらゆる産業でこの分析ステップが使用されるほど重要なものとなっている。データマイニングが重要である主な理由は、人工知能、ビジネスインテリジェンス、その他の高度な分析アプリケーション／ソフトウェアでデータマイニングから収集した情報を使用することができるからです。 

データマイニングは、効果的な組織の意思決定を行うために、いくつかのビジネスの中核となる原則や機能に含まれている。これには、顧客サービス、デジタルマーケティング、オンラインおよびオフライン広告、製造、メンテナンス、財務、HR（人事）などが含まれます。

データマイニングの仕組み

データマイニングには、次のような6つの重要なタスクが含まれる：

異常検知・ルール学習回帰分析.分類分析.クラスタリング分析.可視化分析.

データマイニングの仕組み

異常検知：

異常検出とは、与えられたデータセットの中からあらゆる不規則性を見つけるプロセスである。不規則性は通常 "外れ値 "として知られており、異常検出は "外れ値検出 "として知られている。データセット内の外れ値の存在は、将来利用できる間違った情報の予測に影響を与える。機械学習/ディープラーニング・アルゴリズムでは、アルゴリズムにデータセットを投入する前に、データ分析者はデータセットに目を通し、与えられたデータセットに異常値/外れ値が存在するかどうかをチェックする必要がある。異常の検出は、すべての機械学習／ディープラーニングのタスクにおいて不可欠なプロセスであると言ってもよい。

ルール学習：

ルール学習は連想学習とも呼ばれ、主な目的は大規模なデータセットから2つ以上の変数間の関係を見つけることである。例えば、AmazonやWalmartのようなeコマースサイトでは、その中核機能の1つとして連想学習を定期的に使用している。これは、顧客が通常彼らのウェブサイトから購入する商品の種類間の関係を見つけるのに役立つ。また、この情報を利用して、ターゲット顧客の間で彼らのビジネスを拡大するための鉄壁のマーケティング戦略を考案することもできる。ルール学習は、市場ベースの分析と競合分析の両方に不可欠なプロセスである。

回帰分析：

ルール学習に基づいて、一連の機械学習分析を行うことができる。その一つが回帰分析である。回帰分析とは、従属変数と独立変数の間に意味のある関係を見つけることである。どのようなデータセットにも、従属変数と独立変数の2種類がある。従属変数（特徴量）は、何らかの仮定やルールのもとで調査される変数です。独立変数（independent variable）は、その名前から、タスク（データ分析）の範囲では、変数が他の変数に依存しないことが簡単に解釈できます。回帰分析は、主に与えられたデータ集合に基づいて結果を予測または予測するために使用されます。

分類分析：

分類分析は、ルール学習に基づく分析のもう1つの形態である。分類分析の主な目的は、データ点の集合（データセット内のデータ）がどのカテゴリーに属するかを見つけることである。例えば、機械学習問題のためのタイタニックなデータセットがオンラインで利用できることをご存知だろうか。そのデータセットでは、十分な「訓練」データ点を用いてアルゴリズムを訓練し、「テスト」データ点を与えて、その人が生き残ったのかどうかという結果を見つけることが目的である。これによって、何人の男女が生き残ったかを分類し、性別に基づいてデータを分類することができる。

クラスタリング分析：

クラスタリング分析は、多かれ少なかれ分類分析と似ている。クラスタリング分析では、データセット内の互いに同一のデータ点を小さな "クラスタ "にグループ化することが目的となる。例えば、正方形、三角形、円の3つの図形があるとする。データセットでは、3つの図形を表すデータがランダムに配置されている。任意のクラスタリング機械学習アルゴリズムを使って、各形状を表すデータ点の正確な数を見つけ、その結果を視覚的に示すことができる。

可視化分析：

可視化分析とは、その名前から推測できるように、2つ以上のデータポイント間の関係を見つけるプロセスです。この分析には、必要な形式でレポートを作成し、プロセス全体を要約することも含まれます。ここでの主な目的は、データセット全体の中で情報の必要な部分を表現する要約を視覚的に作成することです。   

これらの分析に共通する目的は、2つのデータ間の関係を見つけることである。データマイニングとは、与えられたデータセットのデータ間のつながり（パターン）を見つけ、具体的で信頼できる結果を予測し、それぞれの終着点に開発を展開することである。 

データマイニングは、他の分野よりもDevOps（開発者オペレーション）やMLOps（機械学習オペレーション）で目にすることが多いプロセスだ。現在、データマイニングはCRISP-DM（Cross Industry Standard Process of Data Mining）という形で存在し、6つのフェーズがある：

• 事業目標。
• データ収集。
• データ処理。
• モデリング。
• 評価だ。
• 配備。 

ここではデータ収集からモデリングまで、データマイニングが深く関わっている。専用のプロセスとして言及されていないにもかかわらず、データマイニングはMLOpsとDevOpsにおいて他のどのプロセスよりも重要な役割を果たしている。 

前述したように、データマイニングはMLOpsとDevOpsにおける3つの重要なステップ、すなわちデータ収集、データ処理、モデリングの形で存在する。データ処理のステップは、様々な統計的手法やアプローチの助けを借りて行うことができる。多くのモデリング・アルゴリズムが利用可能なので、モデリングを選択するのは簡単だ。結果を得るためには、データをモデルに注入する必要がある。複雑で面倒なプロセスはデータ収集であろう。 

データがすぐに入手できれば、他のステップを実行するのは簡単なはずだ。しかし、ほとんどの場合はそうではない。オンラインでデータを集める必要がある。これが面倒なところだ。何十億ものデータがオンラインで入手可能であり、自分のタスクに関連するデータだけが必要なのだ。データをひとつひとつ収集するのは不可能だ。対象となるソースからデータを収集し、必要なフォーマットで保存できるツールが必要だ。このツールが "ウェブスクレイピング "である。

ウェブスクレイピング：ウェブスクレイピングとは何か？

ウェブスクレイピングは単なるツールではなく、対象となるソースから大量のデータ（ギガバイトやテラバイト単位）を収集するテクニックである。ウェブスクレイピングには2つの部分がある：クローラーとスクレーパーだ。クローラーとスクレーパーは、Pythonなどのプログラミングスクリプトによって構築されたボットである。まず、クローラーがターゲットソースのコンテンツを調べ、スクレーパーに情報を送る。クローラーから与えられた情報を基に、スクレイパーはオリジナルから必要な情報を収集し始め、リアルタイムでユーザーに送信する。このプロセスは "ストリーミング・データ "とも呼ばれる。  

ウェブスクレイピングはグレーゾーンにある。ある国では、何の問題もなくウェブ・スクレイピングを行うことができる。また、セキュリティ対策なしにウェブスクレイピングを実行できない国もある。公共のデータをスクレイピングしているとはいえ、どのような形であれ、データの元の所有者に害を与えていないことを確認する必要がありますし、ウェブスクレイピング中にIPアドレスを隠す方法を見つける必要もあります。

所有者に害を与えず、IPアドレスを隠すことなくデータをスクレイピングする最善の方法とは？

答えはプロキシサーバーだ。 

プロキシサーバー：プロキシサーバーとは？

プロキシサーバーは、あなた（クライアント）とターゲットサーバー（オンライン）の間に位置する仲介サーバーです。プロキシサーバーは、あなたのリクエストとインターネットトラフィックをターゲットサーバーに直接ルーティングする代わりに、そのサーバーを経由してトラフィックとリクエストを再ルーティングし、ターゲットサーバーに送信することができます。この「三者間ハンドシェイク」は、あなたのIPアドレスをマスクし、オンライン上であなたを匿名にするのに役立ちます。では、これはウェブスクレイピングにどのように役立つのでしょうか？ 

ウェブスクレイピングでは、大量のデータを収集するために、短時間に大量のリクエストを対象サーバーに送信する必要がある。しかし、短時間に多くのリクエストをターゲットサーバーに送信するのは、人間としてあるまじき行為です。これはターゲットサーバーからの赤旗とみなされ、あなたのIPアドレスをブロックします。これはウェブスクレイピングの妨げになりますが、IPアドレスを深く隠せばIPブロックを受ける確率は低くなります。ここがプロキシサーバーが最も輝くところです。

ウェブスクレイピングに最適なプロキシサーバーは？

ProxyScrapeは、オンラインで最も人気があり、信頼性の高いプロキシプロバイダの1つです。3つのプロキシサービスは、専用のデータセンタープロキシサーバ、住宅プロキシサーバ、およびプレミアムプロキシサーバを含む。では、ウェブスクレイピング/データマイニングに最適なプロキシサーバーはどれでしょうか？その質問に答える前に、それぞれのプロキシサーバーの特徴を見るのが一番だ。

データセンター専用プロキシは、分析目的で様々なサーバーから大量のデータ（サイズ的に）をストリーミングするような高速オンライン作業に最適です。これは、組織が短時間で大量のデータを送信するために専用プロキシを選択する主な理由の1つです。

データセンター専用プロキシには、無制限の帯域幅と同時接続、簡単な通信のための専用HTTPプロキシ、より高いセキュリティのためのIP認証など、いくつかの特徴があります。99.9%のアップタイムで、専用データセンターはどのようなセッションでも常に動作しますので、ご安心ください。最後になりますが、ProxyScrape は優れたカスタマーサービスを提供しており、24～48営業時間以内に問題を解決するお手伝いをいたします。 

次に住宅用プロキシである。住宅用プロキシは、すべての一般消費者にとって頼りになるプロキシである。主な理由は、住宅用プロキシのIPアドレスがISPから提供されるIPアドレスに似ているからである。つまり、ターゲットサーバーからそのデータにアクセスする許可を得るのが通常より簡単になる。 

ProxyScrapeの住宅用プロキシのもう一つの特徴は、ローテーション機能です。ローテーションプロキシは、レジデンシャルプロキシが動的にあなたのIPアドレスを変更するため、ターゲットサーバがあなたがプロキシを使用しているかどうかをチェックすることが困難になるため、アカウントの永久BANを回避するのに役立ちます。 

それとは別に、住宅用プロキシの他の機能は次のとおりです。無制限の帯域幅、同時接続、専用のHTTP / sプロキシ、プロキシプール内の700万人以上のプロキシのため、いつでもセッションでプロキシ、より多くのセキュリティのためのユーザー名とパスワード認証、そして最後には、国のサーバーを変更する機能。ユーザー名認証に国コードを追加することで、ご希望のサーバーを選択できます。 

最後のものはプレミアムプロキシである。プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシと同じです。機能は変わりません。主な違いはアクセシビリティです。プレミアムプロキシでは、プロキシリスト（プロキシを含むリスト）はProxyScrape'のネットワーク上のすべてのユーザーが利用できるようになります。そのため、プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシよりも安価です。

では、データマイニングに最適なプロキシサーバーはどれか？答えは "住宅用プロキシ "である。理由は簡単だ。前述したように、レジデンシャルプロキシはローテーションプロキシであり、IPアドレスが一定期間にわたって動的に変更されるため、IPブロックを受けることなく、わずかな時間内に多くのリクエストを送信してサーバをだますのに役立つ。次に、プロキシサーバーを国に基づいて変更することが最善でしょう。IP認証またはユーザー名とパスワードによる認証の最後に、その国のISO_CODEを追加するだけです。 

よくある質問

よくある質問

結論

データは地球上で最も貴重な資源のひとつである。我々の世代を次のレベルに進化させるには、データが必要だ。しかし、データがなければ、その巨大な目標を達成することはできない。そのデータを解読し、有意義に活用するためのベストプラクティスとツールがあればベストだ。 

データマイニングは、データを解読するための優れたステップである。データにどのような相関関係があり、その関係をどのように技術開発に利用できるかという情報を与えてくれる。ウェブスクレイピングはデータ収集に役立ち、データ解読の触媒として機能する。ウェブスクレイピングのプロセスでは、プロキシサーバー、特にレジデンシャル・プロキシを使用することが、タスクを効果的に実行するために推奨される。 

この記事では、データマイニングに関する詳細な情報と、ウェブスクレイピングがデータマイニングにどのような影響を与えるのかをお伝えしたい。