応用情報技術者 2022年 春期 午前2 問30
問題文
ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
選択肢
ア：蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと（正解）
イ：データウェアハウスに格納されたデータの一部を、特定の用途や部門用に切り出して、データベースに格納すること
ウ：データ処理の対象となる情報を基に規定した、データの構造、意味及び操作の枠組みのこと
エ：データを複数のサーバに複製し、性能と可用性を向上させること
ビッグデータの利用におけるデータマイニングとは【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：データマイニングは蓄積された大量データから隠れた規則や相関関係を発見する技術です。
- 根拠：単なる検索や集計では見つけられないパターンを抽出し、意思決定や予測に活用します。
- 差がつくポイント：データの切り出しや構造定義、複製とは異なり、分析による知見抽出が本質です。
正解の理由
ア: 蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すことは、データマイニングの定義そのものです。大量のデータからパターンやルールを抽出し、ビジネスや研究に役立てる技術であり、ビッグデータ活用の中心的手法です。
よくある誤解
データマイニングは単なるデータの検索や抽出ではなく、分析による知見の発掘を指します。データの格納や複製は別の技術領域です。
解法ステップ
- 問題文の「データマイニング」の意味を確認する。
- 選択肢の内容を「分析による知見抽出」と比較する。
- 「隠れた規則や相関関係を見つける」説明がある選択肢を探す。
- 他の選択肢がデータの格納や構造定義、複製に関する内容であることを確認。
- 最も適切な説明であるアを選択する。
選択肢別の誤答解説
- イ: データウェアハウスから特定用途に切り出すのは「データマート」の説明であり、データマイニングではありません。
- ウ: データの構造や意味、操作の枠組みは「データモデル」の説明であり、分析技術とは異なります。
- エ: データの複製による性能・可用性向上は「レプリケーション」の説明であり、分析とは無関係です。
補足コラム
データマイニングは統計学や機械学習の技術を用いて、大量データから有用なパターンを抽出します。ビッグデータ時代には、単純な集計を超えた高度な分析が求められ、マーケティングや医療、金融など多様な分野で活用されています。
FAQ
Q: データマイニングとデータ分析は同じですか？
A: データマイニングはデータ分析の一種で、特に大量データから隠れたパターンを発見する技術を指します。
A: データマイニングはデータ分析の一種で、特に大量データから隠れたパターンを発見する技術を指します。
Q: データマイニングに必要な前処理は何ですか？
A: 欠損値処理やデータの正規化、特徴量選択など、分析に適した形に整える作業が重要です。
A: 欠損値処理やデータの正規化、特徴量選択など、分析に適した形に整える作業が重要です。
関連キーワード: データマイニング、ビッグデータ、データ分析、データウェアハウス、レプリケーション
\ せっかくなら /
応用情報技術者を
クイズ形式で学習しませんか？
クイズ画面へ遷移する→
すぐに利用可能！