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。

問題本文

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。

選択肢

• 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。

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。

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。