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データベーススペシャリスト試験 2014年 午前2 問18
データマイニングに関する説明として, 適切なものはどれか。
ア：基幹業務のデータベースとは別に作成され, 更新処理をしない時系列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, 分析者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、顧客購買行動の法則などを探し出す。（正解）
解説
データマイニングに関する説明 +【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：データマイニングは大量データから法則やパターンを抽出する技術であり、ニューラルネットワークや統計解析が代表的手法です。
- 根拠：データマイニングは単なるデータ分析ではなく、未知の知見を発見することに重点を置いています。
- 差がつくポイント：データマイニングと多次元分析やデータウェアハウスの違いを理解し、手法や目的を正確に区別できることが重要です。
正解の理由
選択肢エは、データマイニングの本質を正しく表しています。データマイニングは大量の蓄積データからニューラルネットワークや統計解析などの高度な手法を用いて、顧客の購買行動などの隠れた法則やパターンを発見する技術です。これは単なる集計や分析ではなく、未知の知識を抽出する点で特徴的です。
よくある誤解
データマイニングを単なるデータ集計やレポート作成と混同しがちです。また、多次元分析やデータウェアハウスの説明と混同してしまうことも多いです。
解法ステップ
- 問題文の「データマイニング」の定義を思い出す。
- 各選択肢の説明がデータマイニングの特徴に合致しているか確認する。
- ニューラルネットワークや統計解析などの手法が使われているかをチェック。
- 大量データから法則やパターンを探し出す点があるかを判断。
- 最も適切な選択肢を選ぶ。
選択肢別の誤答解説
- ア: 時系列データの分析は時系列解析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: 個人別や部門別にカスタマイズされたデータ分析はデータマートの説明であり、データマイニングの説明ではありません。
- ウ: スライシングやダイシングは多次元分析（OLAP）の操作であり、データマイニングの手法とは異なります。
- エ: ニューラルネットワークや統計解析を用いて大量データから法則を発見する点がデータマイニングの本質を正確に表しています。
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、マーケティングや不正検知、顧客分析など幅広い分野で活用されています。代表的な手法には決定木、クラスタリング、アソシエーション分析なども含まれます。
FAQ
Q: データマイニングと多次元分析の違いは何ですか？
A: 多次元分析は既存データの集計や視覚化に重点を置くのに対し、データマイニングは未知のパターンや法則の発見に重点を置きます。
A: 多次元分析は既存データの集計や視覚化に重点を置くのに対し、データマイニングは未知のパターンや法則の発見に重点を置きます。
Q: ニューラルネットワークはなぜデータマイニングで使われるのですか？
A: 複雑なパターン認識や非線形関係の抽出が得意で、大量データから隠れた知見を見つけるのに適しているためです。
A: 複雑なパターン認識や非線形関係の抽出が得意で、大量データから隠れた知見を見つけるのに適しているためです。
関連キーワード: データマイニング, ニューラルネットワーク, 統計解析, 多次元分析, データウェアハウス, OLAP, クラスタリング