ITパスポート試験 ITパスポート 2011年 (平成23年 特別) 問9: データマイニングの事例として,適切なものはどれか。

問題本文

データマイニングの事例として,適切なものはどれか。

選択肢

• ア.ある商品と一緒に買われることの多い商品を調べた。
• イ.ある商品の過去3年間の月間平均売上高を調べた。
• ウ.ある製造番号の商品を売った販売店を調べた。
• エ.売上高が最大の商品と利益が最大の商品を調べた。

正解

ア. ある商品と一緒に買われることの多い商品を調べた。

解説

データマイニングは大量データから隠れた相関やパターンを発掘する分析手法。単純集計や検索ではなく、人が気付かなかった関連性(例: 紙おむつとビールの併売)を発見するのが特徴。月間平均売上高や売上順位の確認は単純集計、特定製造番号の販売店追跡はトレーサビリティ(検索)に該当する。データマイニング=「データから知見を発掘する」のキーワードと、単純集計との違いを押さえる。

選択肢ごとの解説

• ア.正解。バスケット分析(併買分析)は典型的なデータマイニング事例。大量の購買履歴から商品間の関連ルール(アソシエーションルール)を発掘し、棚配置や販促・レコメンドに活用する代表手法。
• イ.不正解。過去3年の月間平均売上高を調べるのは単なる集計・統計処理であり、データの発掘・関連発見ではない。データマイニングは新しいパターン発見が本質で、既知の指標集計は対象外。
• ウ.不正解。特定製造番号から販売店を逆引きするのはトレーサビリティ(追跡検索)。SQLでも容易に実行できる単純な検索でデータの発掘とは異なる。
• エ.不正解。売上高最大・利益最大の商品を調べるのは単純な順位付け・集計であり、データマイニングの主眼ではない。ABC分析やランキング集計に相当する基本処理。