必ず受かる情報処理技術者試験

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平成29年度秋季問題

問題30

データマイニングの説明として、最も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総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。

データマイニングの説明として、最も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総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。

解答：エ

＜解説＞

データマイニングは、通常業務において発生した大量のデータを蓄積し、それらを統計解析・ニューラルネットワークなどの数学的手法を用いて分析して、データの中に隠れた法則や因果関係などを算出する方法です。

ア × データウェアハウスの説明です。元となるデータベースはデータ分析に向いた構造になっているとは限らないので，データベースを再構築します。
イ × データマートの説明です。小規模なデータウェアハウスの形態で，分析者のニーズに合わせて使いやすいレベルのデータベースを作成 して分析します。
ウ × OLAPの説明です。スライシングやダイシング，ドリルダウンは，OLAPの基本的な分析 手法で，マウスなどによるインタラクティブな操作で，多次元分析を行います。
エ ○ データマイニングの説明である。