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。

選択肢

• ア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
• イデータウェアハウスに格納されたデータの一部を，特定の用途や部門用に切り出して，データベースに格納すること
• ウデータ処理の対象となる情報を基に規定した，データの構造，意味及び操作の枠組みのこと
• エデータを複数のサーバに複製し，性能と可用性を向上させること

正解と解説

正解：ア 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

データマイニングは、大量に蓄積されたデータを統計や機械学習の手法で分析する技術である。条件を指定した検索や単純な集計では見えてこない規則性・相関関係・パターンを掘り出し、販売施策や需要予測などの判断に生かす。

選択肢ごとの解説

• ア正解。隠れた規則や相関関係を見つけ出す分析手法。
• イ一部を切り出して特定用途向けに格納するのはデータマート。
• ウデータの構造・意味・操作の枠組みはデータモデルの説明。
• エ複製で性能と可用性を高めるのはレプリケーションの説明。

同じ分野の他の問題

• データウェアハウスのテーブル構成をスタースキーマとする場合、分析対象のトランザクションデータを格納するテーブルはどれか。2024年度 春期 午前 問28
• 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。2022年度 春期 午前 問30
• データレイクの特徴はどれか。2021年度 春期 午前 問31
• ビッグデータのデータ貯蔵場所であるデータレイクの特徴として、適切なものはどれか。2019年度 春期 午前 問29
• 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。2017年度 秋期 午前 問30