要は、クラスタリングや分類、回帰等の結果を考察して、解釈すること？
はい、その通りです。データマイニングの手法を使用して得られた結果を解釈し、考察することが非常に重要です。データマイニングの目的は、データから有益な情報やパターンを抽出することですが、それだけでは意味がありません。得られた情報やパターンを解釈し、ビジネス上の意思決定や問題解決に役立てることが重要です。
たとえば、クラスタリングの結果が得られた場合、各クラスターが何を表しているのか、それらのクラスターに属するデータポイントの特徴は何か、クラスターごとに異なる傾向や特性は何か、などを考察することが重要です。これにより、顧客セグメンテーションや市場セグメンテーション、製品ライフサイクルの理解など、ビジネス上の洞察を得ることができます。
同様に、分類や回帰の結果を解釈する際には、モデルがどの特徴を重視しているのか、予測の信頼性や精度はどの程度か、予測に影響を与える要因は何か、などを考察することが重要です。これにより、顧客の購買行動の理解や将来のトレンドの予測、価格設定やマーケティング戦略の最適化など、具体的な行動計画を立てることができます。
データマイニングの手法を適切に解釈し、その結果をビジネス上の意思決定に活かすことが、データ活用の真価を発揮するために重要です。