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

• データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。

  正解：ニューラルネットワークや統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、特徴あるパターンを探し出す。

  要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。

  出典：平成29年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問10（IPA）

• ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。

  正解：蓄積されたデータを分析し，単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと

  要点：データマイニングは大量データから隠れた規則・相関を発見する

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、単純な検索や集計では見えない規則性や相関関係を発見する技術である。あらかじめ仮説を持たなくてもデータ側から知見を掘り起こせる点が特徴である。他の選択肢はデータマート、データモデル、レプリケーションの説明である。

  出典：平成29年度 春期 高度共通_午前I試験 am1 問9（IPA）