問5
頻出度★★★
経営判断や業務遂行などに活用するために, データベースに蓄積された顧客の購買履歴などのデータを分析して, 有用な情報を抽出する手法はどれか。
平成24年度 秋期 ITパスポート試験 問5
ストラテジ系企業活動 › 業務分析・データ利活用
这道题的解析和你的作答记录。
解説
問 5
错误ア
数据清洗是检测并修正数据中的表述不一致、重复、缺失、错记等问题，把数据整理到能够经得起分析的质量的「预处理」工作。它不是分析数据以抽取有用信息的方法，而是在分析之前把数据整理干净的工序，因此错误。
- イ
正解 正确答案是「イ 数据挖掘」。数据挖掘（data mining）正如 mining =「开采」这个词所示，是用统计分析、机器学习等方法，对数据库或数据仓库中积累的大量数据进行分析，从中挖掘出埋藏其中的规律性、相关性、趋势等此前未被察觉的有用知识的方法。题干中的「分析顾客购买历史等数据，抽取有用信息」「应用于经营决策和业务执行等场景」，讲的正是这一目的与步骤。典型例子是发现「购买商品 A 的顾客也容易同时购买商品 B」这样的关联规则（购物篮分析），并把它用于货架陈列、推荐和促销举措。另外，把作为分析对象的数据按时间序列整理、整合后积累起来的分析专用数据库称为数据仓库，数据挖掘则是针对数据仓库实施的分析方法，二者是这样的关系。
错误ウ
数据管理（data managing）是对数据的收集、保管、保护以及利用规则的制定等，作为组织整体管理数据资源的各项活动的统称。它是管理的框架，并不是指从已积累的数据中抽取规律性和有用信息的分析方法，因此错误。
错误エ
数据建模是用 E-R 图等方式梳理业务中所处理数据的结构及其相互关系，制作数据库设计图（数据模型）的工作。它属于「建库之前的设计」，并不是分析已积累的数据、从中取出信息的方法，因此错误。
ここがポイント
- 数据挖掘＝用统计分析和机器学习分析积累的大量数据，发现其中埋藏的规律性和相关性（例如同时购买的倾向），并用于经营决策的方法。要与存放分析用数据的数据仓库配套记住。
- 要区分容易混淆的「数据○○」系列各自的分工：数据建模＝设计（在分析之前）；数据清洗＝把质量整理好的预处理；数据挖掘＝分析并抽取知识的阶段。
用語