ITサービスマネージャ 2009年午前2 問22

問題文

データマイニングを説明したものはどれか。

🖊️ 解答を隠して解いてみる

ア：多次元データベースを使ってデータの組合せを変え、データ間の関連性を分析すること

イ：データとメソッドを一緒にして、オブジェクトの内部構造を利用者に見えなくすること

ウ：データベースをチューニングし、データ更新を高速化すること

エ：データを、いろいろな視点や切り口から、発見型の手法や統計的手法を使って分析することで、隠れているデータ間の関連性や規則性を見つけ出すこと（正解）

🔒 解説は解答すると表示されます

データマイニングとは、大量のデータをさまざまな視点から分析し、データに隠れている関連性や規則性、傾向などを見つけ出すことです。

この説明に当てはまるのはエです。「発見型の手法や統計的手法を使って、データ間の関連性や規則性を見つける」という点が、データマイニングの特徴です。

ア：多次元データベースの切り口を変えて分析する方法は、主に OLAP（オンライン分析処理） の説明です。データを多角的に集計・分析しますが、データマイニングのように未知の規則性を発見することとは区別されます。
イ：データとメソッドを一体化し、内部構造を利用者から隠すことは、オブジェクト指向における カプセル化 の説明です。
ウ：データベースの設定や構成を調整し、処理性能を高めることは データベースのチューニング です。データの規則性を発見する分析ではありません。
エ：統計的手法などを用いて、データに隠れている関連性や規則性を発見する説明であり、データマイニングに該当します。

多角的にデータを見ることと、規則性を発見することを同じだと考える
多次元データをさまざまな切り口で集計するのはOLAPの代表的な用途です。未知のパターンを発見するデータマイニングとは役割が異なります。
データベースを高速化する処理だと考える
データマイニングは、データベースの性能改善ではなく、蓄積されたデータから知識を得るための分析です。
分析の対象がデータベースなら、すべてデータマイニングだと考える
データベースを使う分析でも、集計・性能改善・知識発見など、目的によって用語が異なります。

データマイニングでは、例えば「商品Aを購入した人は商品Bも購入しやすい」「特定の条件の顧客は解約しやすい」といった傾向を見つけられます。こうした知識は、販売促進や需要予測、顧客管理などに活用されます。

関連する手法には、データ同士の結び付きの強さを調べる 相関分析、分類や予測に使う 決定木分析、似た特徴を持つデータをまとめる クラスタリング などがあります。

Q. データマイニングは、データを集計することですか？
A. 集計も分析の一部ですが、データマイニングの中心は、集計結果を並べることではなく、データに潜む有用なパターンや規則性を発見することです。

Q. OLAPとデータマイニングはどう違いますか？
A. OLAPは、用意されたデータをさまざまな切り口で集計・分析する方法です。データマイニングは、分析を通じて未知の関連性や規則性を見つけることを目的とします。

関連キーワード: データマイニング、OLAP、統計分析、相関分析、決定木分析、クラスタリング

\ せっかくなら /

ITサービスマネージャを
クイズ形式で学習しませんか？

すぐに利用可能！