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。

選択肢ごとの解説

• ア更新せず集計・分析に使う蓄積庫はデータウェアハウスの説明。
• イ目的別に切り出したデータはデータマートの説明。
• ウスライシングやドリルダウンによる多次元分析はOLAPの説明。
• エ正解。統計解析などで大量データから特徴的パターンを見つけるのがデータマイニング。

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