応用情報技術者 2014年 秋期 午前2 問29
問題文
データマイニングの説明はどれか。
選択肢
ア：検索効率を高めるために、 大規模データベースの一部をあらかじめ用途に合わせて抽出し、 データの要約などの加工をしておくこと
イ：大規模データベースから、 統計や推論の手法を使って、意味のある情報を見つけ出すこと（正解）
ウ：大規模データベースにおけるスタースキーマを実装するのに適した、 索引ファイルを作成すること
エ：大規模データベースにおけるメタデータを効率よく管理すること
データマイニングの説明はどれか【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：データマイニングとは、大規模データベースから統計や推論を用いて有用な情報を抽出する技術です。
- 根拠：単なるデータの抽出や管理ではなく、データの中に潜むパターンや関係性を見つけ出すことに重点があります。
- 差がつくポイント：データマイニングは「意味のある情報の発見」が目的であり、単なるデータ加工や索引作成とは異なる点を理解しましょう。
正解の理由
選択肢イは「大規模データベースから、統計や推論の手法を使って、意味のある情報を見つけ出すこと」とあり、データマイニングの本質を正確に表現しています。データマイニングは大量のデータからパターンや傾向を抽出し、意思決定や分析に役立てる技術であるため、この説明が最も適切です。
よくある誤解
データマイニングは単なるデータの整理や索引作成ではありません。データの要約や管理は前処理やデータベース管理の範疇であり、意味のある情報抽出とは異なります。
解法ステップ
- 問題文の「データマイニング」の定義を確認する。
- 各選択肢の内容が「意味のある情報の発見」に該当するかを判断する。
- 統計や推論を用いて情報を抽出する説明がある選択肢を選ぶ。
- 他の選択肢はデータの加工や管理に関する内容であることを確認し除外する。
選択肢別の誤答解説
- ア：データの要約や抽出は前処理やデータウェアハウスの一部であり、データマイニングの定義とは異なります。
- イ：正解。統計や推論を用いて意味のある情報を抽出することがデータマイニングの核心です。
- ウ：スタースキーマの索引作成はデータベース設計や管理の話であり、データマイニングとは異なります。
- エ：メタデータ管理はデータベースの効率化に関するもので、データマイニングの説明には該当しません。
補足コラム
データマイニングはビッグデータ解析の基盤技術として注目されており、機械学習や人工知能と密接に関連しています。単なるデータの蓄積ではなく、そこから価値ある知見を引き出すことが目的です。
FAQ
Q: データマイニングとデータウェアハウスの違いは何ですか？
A: データウェアハウスは大量のデータを統合・蓄積するシステムで、データマイニングはそのデータから有用なパターンや知識を抽出する技術です。
A: データウェアハウスは大量のデータを統合・蓄積するシステムで、データマイニングはそのデータから有用なパターンや知識を抽出する技術です。
Q: データマイニングで使われる主な手法は何ですか？
A: 統計分析、クラスタリング、分類、アソシエーション分析、回帰分析などが代表的な手法です。
A: 統計分析、クラスタリング、分類、アソシエーション分析、回帰分析などが代表的な手法です。
関連キーワード: データマイニング、統計解析、推論、大規模データベース、パターン抽出、ビッグデータ分析
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