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 81.1%（663人中 538人が正解）

問題の解説

データマイニング(mining=採掘)は，大量に蓄積されたデータの中から，ニューラルネットワークや統計解析などの手法を用いて，人が気づきにくい相関やパターン(規則性)を掘り起こす技術である。問いの説明そのものなのでエが正しい。ア・イ・ウはそれぞれデータウェアハウス・データマート・OLAP(多次元分析)の説明であり，データマイニングとは別概念である。

選択肢ごとの解説

• ア誤り。基幹業務と別に作る更新しない分析用のデータの集まりはデータウェアハウスの説明で，データを蓄積する基盤であり分析手法そのものではない。
• イ誤り。目的別に切り出してカスタマイズしたデータの集まりはデータマートの説明であり，パターンを掘り出すデータマイニングとは異なる。
• ウ誤り。スライシング・ダイシング・ドリルダウンによる多次元分析は OLAP の説明である。データマイニングは隠れたパターンの発見を目的とする。
• エ正しい。大量データからニューラルネットワークや統計解析で特徴あるパターンを探し出す=データマイニングの定義に一致する。