平成29年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問30
テクノロジ／データベース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。
出典：平成29年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問30
- 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：エ
解説
データマイニングは，大量に蓄積されたデータに対してニューラルネットワークや統計的手法などを適用し，人間が気付きにくい特徴的なパターンや相関関係を発見する技術です。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。基幹業務データベースとは別に集計データを分析するのはデータウェアハウスの説明に近く，データマイニングそのものの定義ではありません。
- イ誤り。分析目的別に切り出し，カスタマイズされたデータを分析するのはデータマート（部門別データウェアハウス）の説明です。
- ウ誤り。スライシングやダイシング，ドリルダウンなどの多次元分析はOLAP（オンライン分析処理）の説明であり，データマイニングとは異なります。
- エ正しい。ニューラルネットワークや統計解析などを用いて大量データから特徴的なパターンを発見する手法が，データマイニングです。