応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 平成29年度秋期 午前 問30: 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。

正解

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。

正答率 81.2%（664人中 539人が正解）

問題の解説

データマイニングは、大量に蓄積されたデータに、統計解析やニューラルネットワーク、決定木などの手法を適用して、人が気付いていない特徴的なパターンや規則を探し出す技術である。基幹業務とは別に分析用のデータをためるデータウェアハウスや、目的別に切り出すデータマート、多次元分析を行うOLAPとは区別する。

選択肢ごとの解説

• ア基幹業務のデータベースとは別に作り、更新しない集計データを分析目的でためるのは、データウェアハウスの説明である。
• イ分析の目的別に切り出して、利用者向けに調整したデータを分析するのは、データマートの説明である。
• ウスライシング、ダイシング、ドリルダウンなどの対話的な操作で多次元分析を行うのは、OLAPの説明である。
• エ正しい。ニューラルネットワークや統計解析などの手法で、大量のデータから特徴的なパターンを探し出すのが、データマイニングである。