データマイニング
出典: 平成29年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問30 (IPA)
データマイニングの説明として，最も適切なものはどれか。
- ア 基幹業務のデータベースとは別に作成され，更新処理をしない集計データの分析を主目的とする。
- イ 個人別データ，部門別データ，サマリデータなど，分析の目的別に切り出され，カスタマイズされたデータを分析する。
- ウ スライシング，ダイシング，ドリルダウンなどのインタラクティブな操作によって多次元分析を行い，意思決定を支援する。
- エ ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って，大量に蓄積されているデータから，特徴あるパターンを探し出す。
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正解: エ
- ア: 基幹業務とは別に作られ、更新せずに分析に使うデータベースは、データウェアハウスです。
- イ: 目的別に切り出してカスタマイズしたデータは、データマートです。
- ウ: スライシングやドリルダウンなどで多次元分析するのは、OLAP です。
- エ: 統計解析やニューラルネットワークなどで大量のデータからパターンを探し出すのがデータマイニングなので正しい答えです。
ポイント
- データマイニング: 大量に蓄積されたデータから、統計解析や機械学習 (ニューラルネットワークなど) を使って、隠れた法則やパターンを見つけ出す ことです。
- 例: 「おむつを買う人はビールも買う」のような、思いがけない関係を発見します。