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。

選択肢

• ア基幹業務のデータベースとは別に作成され、更新処理をしない集計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。

正解と解説

正解：エ 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。

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ニューラルネットワークなどの手法を適用し、人があらかじめ気付いていない規則性や特徴的なパターンを発見する技術である。仮説を検証するのではなく、データから知識を掘り出す点が特徴である。

選択肢ごとの解説

• アデータウェアハウスの説明。
• イデータマートの説明。
• ウOLAP（多次元分析）の説明。
• エ正しい。大量データから特徴あるパターンを探し出す技術である。

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