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

• データマイニングとは、データベースに蓄積されている大量の生データに対し、統計やパターン認識などの手法を用いることによって、認識されていなかった規則性や関係性を導…

  正解：顧客に応じた商品の推薦

  要点：データマイニングは未知の規則性や関連を発見する技術

  データマイニングの特徴は、あらかじめ分かっている条件で切り出す集計や抽出とは異なり、大量データから未知の規則性や相関を発見する点にある。購買履歴から「ある商品を買った人は別の商品も買いやすい」といった関連性を見つけ、推薦に生かす用途はまさに隠れた関係性の発見にあたる。他の選択肢は既知の条件による集計・抽出や最適化の問題である。

  出典：平成21年度 秋期 ITパスポート試験 問4（IPA）

• 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。

  正解：データマイニング

  要点：蓄積データから隠れた規則性を掘り出す分析手法がデータマイニング

  データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計手法や機械学習で分析し、人が気付きにくい相関やパターンといった有用な知見を掘り出す手法である。購買履歴から「一緒に買われやすい商品の組合せ」を見つけるバスケット分析などが典型例で、経営判断や販促に活用される。

  出典：平成24年度 秋期 ITパスポート試験 問5（IPA）

• 事業活動に関する大量の情報を収集し、分析して、事業の意思決定や業務遂行に活用する能力を育成したい。このとき、実施する研修のテーマとして、最も適切なものはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：大量データから規則性を掘り出す分析技術がデータマイニング

  データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい規則性や相関関係を掘り出して意思決定に生かす技術である。設問の「大量の情報を収集・分析して事業に活用する能力」という狙いに最も合う。

  出典：平成24年度 春期 ITパスポート試験 問27（IPA）

• 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。

  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規則性を発見

  データマイニングは、蓄積された大量のデータを統計解析や機械学習の手法で分析し、人が気付きにくい相関やパターン（例えば天候と特定商品の売行きの関係）を発見する手法である。データを蓄える仕組みや設計手法とは役割が異なる。

  出典：平成28年度 秋期 ITパスポート試験 問27（IPA）