データマイニングとは？
データマイニングとは、大量のデータから、統計や機械学習の手法で有用な規則性や関連を見つけ出すこと。
データマイニング
データマイニングの意味
大量のデータから、統計や機械学習の手法で有用な規則性や関連を見つけ出すこと。
データマイニングの具体例
買物かご分析（アソシエーション分析）で「Aを買う人はBも買う」という併売の規則を見つける。支持度・確信度・リフト値で規則の有用性を評価する。
データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？
OLAPとは仮説の扱いが逆。あらかじめ立てた仮説を集計で確かめるのがOLAP、仮説なしに規則を掘り出すのがデータマイニング。指標の取り違えも定番で、支持度は全取引に占めるA∧Bの割合、確信度はAを買った人のうちBも買った割合（条件付き確率）。リフト値は1が無相関で、1未満なら「一緒に買われにくい」＝負の関係。
データマイニングと関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。