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き出す技術である。データマイニングの応用分野として、最も適切なものはどれか。

選択肢

• ア顧客に応じた商品の推薦
• イ生産計画に基づく製造機械の割当て
• ウ店舗別商品カテゴリ別の売上高の集計
• エ累計購買金額による優良顧客の抽出

正解と解説

正解：ア 顧客に応じた商品の推薦

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。

選択肢ごとの解説

• ア購買履歴から潜在的な関連性を見つけて推薦する用途で、規則性の発見にあたる。
• イ制約条件下での最適化問題であり、オペレーションズリサーチの領域。
• ウ既定の切り口による単純な集計処理にすぎない。
• エ金額という既知の基準で並べ替えて抽出するだけで、未知の規則性の発見ではない。

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