データサイエンス・データマイニングとは？

データサイエンス・データマイニングの意味

データサイエンスは統計学・情報科学の手法を用いてデータから知見を引き出し意思決定に活用する学際的な分野。データマイニングは大量のデータの中から統計的手法やAIを用いて、これまで気付かれなかった規則性や関連性（知見）を発見する技術。

データサイエンス・データマイニングの具体例

購買データをデータマイニングにより分析し、「ある商品を買った顧客は別の商品も買う傾向がある」といった相関（バスケット分析）を発見し、レコメンドや商品陳列に活用する。

データサイエンス・データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？

データマイニングは立てた仮説を統計的に検証する手法ではなく、まだ知られていない規則性を発見する（仮説を生む）手法。向きを逆にしない。またバスケット分析で見つかるのは相関であって因果ではない——「一緒に買われている」から「一方が他方の原因」とは言えない。データウェアハウスは分析用にデータを蓄える基盤で、そこから知見を掘り出すマイニングとは役割が違う。

データサイエンス・データマイニングと関連する用語

• データ駆動型経営・ビッグデータ活用
• DX（デジタルトランスフォーメーション）

データサイエンス・データマイニングが出た過去問

• BI（Business Intelligence）を説明したものはどれか。

  正解：企業内外のデータを蓄積し、分類・加工・分析して活用することによって、企業の意思決定の迅速化を支援する手法

  要点：BIはデータの分析・活用で意思決定を迅速にする仕組み

  BIは、業務システムに蓄積された企業内外のデータを集約し、分類・加工・分析して経営判断に役立つ形で示す手法・仕組みである。データウェアハウスやOLAP、データマイニングなどを組み合わせ、意思決定の迅速化を支える。業務プロセスそのものを作り直す手法とは目的が異なる。

  出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問65（IPA）

• ビッグデータの活用例として，大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：データマイニングは大量データから傾向・規則を掘り出す

  データマイニングは、大量に蓄積されたデータへ統計解析や機械学習などの手法を適用し、人が気付いていなかった傾向や規則性を掘り起こすプロセスです。あくまで分析して知識を導く行為であり、データを蓄える器や、データを説明するデータそのものとは役割が異なります。

  出典：平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問29（IPA）

• データマイニングの手法の一つであって，POSなどの蓄積データから“一緒に買われる商品”の組合せを発見する分析手法はどれか。

  正解：マーケットバスケット分析

  要点：マーケットバスケット分析は併売される商品を見つける

  マーケットバスケット分析は、POSデータなどの購買履歴から同時に購入されやすい商品の組合せを見つけ出す手法である。得られた併売パターンは陳列やレコメンドの改善に使われる。ABC分析や3C分析、コンジョイント分析とは分析対象も目的も異なる。

  出典：令和7年度 （公開問題） 基本情報技術者試験 kamokuA 問16（IPA）