問14
頻出度★★★
業務で利用するデータの構造を分析し, 抽出したエンティティとエンティティ間の関係を E-R 図などで整理する手法はどれか。
平成21年度 秋期 ITパスポート試験 問14
テクノロジ系データベース › データベース設計
この問題の解説と、これまでの解答の記録です。
解説
問 14
不正解ア
データクリーニングは、蓄積されたデータに含まれる誤記・重複・表記ゆれ・欠損などを検出して修正し、データの品質を高める作業(データクレンジングとほぼ同義)。既にあるデータの「中身」を整える作業であり、エンティティや関係を抽出してデータ構造を設計する作業ではない。
不正解イ
データクレンジングも同じく、データウェアハウスなどに取り込む前にデータの誤りや不整合を洗い出して整える品質向上の作業。対象はデータの値であって構造ではなく、E-R 図でエンティティ間の関係を整理する手法ではない。
不正解ウ
データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計手法や機械学習で分析し、これまで知られていなかった規則性や相関(例: 併せて買われやすい商品の組合せ)を発見する手法。分析対象は蓄積済みデータであり、データ構造の設計手法ではない。
- エ
正解 正解は エ「データモデリング」。データモデリングとは、業務で扱うデータを分析して、管理対象となる「もの・ことがら」= エンティティ(実体)と、その間の関係(リレーションシップ)、および各エンティティが持つ属性を洗い出し、E-R 図などの図式で整理・表現する手法である。設問文の「データの構造を分析」「抽出したエンティティとエンティティ間の関係」「E-R 図などで整理」は、いずれもデータモデリングの作業内容をそのまま述べたもの。E-R 図(実体関連図)はデータモデリングの代表的な表記法で、ここで作られたデータモデルが後の関係データベースの表(テーブル)設計の土台になる。
ここがポイント
- データモデリング = 業務データからエンティティ・属性・エンティティ間の関係を抽出し、E-R 図などで表現してデータベース設計の土台を作る手法。
- 紛らわしい「データ○○」系用語の切り分け: クリーニング/クレンジング = データの値の誤りを正す品質改善、マイニング = 蓄積データからの知識発見、モデリング = データ構造の設計。
用語