問27
頻出度★★★
蓄積された販売データなどから, 天候と売れ筋商品の関連性などの規則性を見つけ出す手法を表す用語はどれか。
平成28年度 秋期 ITパスポート試験 問27
ストラテジ系企業活動 › 業務分析・データ利活用
この問題の解説と、これまでの解答の記録です。
解説
問 27
不正解ア
データウェアハウスは、各業務システムから収集したデータを分析用に時系列で整理・統合して蓄積しておく「データの保管庫」である。分析の土台となるデータを貯める仕組みであって、そこから規則性を見つけ出す「手法」ではないため誤り。
不正解イ
データプロセッシングは、入力データを集計・並べ替え・更新するなど定型的に処理する一般的なデータ処理を指す語であり、隠れた規則性・相関を発見する分析手法ではないため誤り。
- ウ
正解 正解はウ「データマイニング」。データマイニングは、統計解析や機械学習などの手法を用いて、大量に蓄積されたデータの中から人間が気付きにくい規則性・相関・パターンを掘り起こす (mining=採掘) 手法である。設問の「天候と売れ筋商品の関連性」のように、一見無関係に見える項目どうしの隠れた関係を販売データから見つけ出す作業は、まさにデータマイニングが担う役割であり、マーケティングや需要予測で活用される。
不正解エ
データモデリングは、業務で扱うデータの構造や項目間の関係をER図などで設計・表現する作業であり、データベース設計の工程を指す。蓄積済みデータから規則性を掘り起こす手法ではないため誤り。
ここがポイント
- データマイニング=大量の蓄積データから統計解析・機械学習などで隠れた規則性・相関・パターンを発見する手法 (例: バスケット分析による併売パターン、天候と売上の相関)。
- 紛らわしい類語の役割分担: データウェアハウス=分析用データの蓄積庫、データマイニング=そこからの知識発見手法、データモデリング=データ構造の設計。
用語