平成29年度 春期 午前 問30
データベース
データマイニングの説明
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。
- 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
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✓ これが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
解説
探す物が決まっていない、掘り当てる側です。
設問は、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を選ばせています。四つの選択肢はどれもデータという語から始まるので、名詞ではなく動詞で見分けます。マイニングは採掘を意味する語です。つまりデータマイニングとは、積み上がったデータの山を掘り、それまで見えていなかった規則や傾向、項目どうしの相関を掘り当てる作業を指します。要点は、探す物があらかじめ決まっていないところにあります。三月の売上を出したい、というように欲しい物が分かっているものを取り出すのは検索です。これに対して採掘のほうは、出てきて初めてそんな関係があったのかと分かる種類の仕事になります。おむつとビールが同じ買い物かごに入りやすい、という有名な例え話は、探そうとして探した組合せではありません。データウェアハウスのような倉庫に集めた山を掘り、次の打ち手や予測に使える手掛かりを取り出すところまでが、この語の守備範囲です。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イデータウェアハウスに格納されたデータの一…:倉庫に格納したものから、特定の用途や部門のぶんだけを切り出して別のデータベースに格納することの説明です。これはデータマートであり、分かれ目は切り出すのか掘り当てるのかにあります。
- ウデータ処理の対象となる情報を基に規定した…:処理の対象となる情報をもとに、構造と意味と操作の枠組みを規定したものの説明です。これはデータモデルを指しており、分析ではなく設計の段階に属する話です。
- エデータを複数のサーバに複製し,性能と可用…:データを複数のサーバに複製して、性能と可用性を高めることの説明です。これはレプリケーションで、止まらない仕組みを作るための備えであり、分析とは目的が別です。
この問題の用語
- データマイニング大量のデータから、統計の手法などで新しい傾向を見つけ出す手順です。買い物の履歴から売れ筋の組み合わせを見つける、といった使い方をします。
- ビッグデータ量が多く、種類もさまざまで、次々に発生し続けるデータのまとまり。これまでのやり方では扱いきれない規模になります。
- データウェアハウス意思決定に使うために、社内の大量のデータを整理してひとところにためたもの。分析の材料として長く残します。
- 分析集めたデータを細かく分けて、何がどう関わっているかを読み取ること。量が増えるほど、扱う道具も考え方も変わります。
- 部門組織の中で、仕事の種類や担当ごとに分けられたまとまりです。専門ごとに分ける分け方と、製品や地域ごとに分ける分け方があります。
- データベースたくさんのデータを決まった形で貯め、探したり書き換えたりできるようにした仕組み。多くの人が同時に使うことを前提にしています。
- 可用性使いたいときに情報や仕組みを使える状態が保たれていること。情報セキュリティの三要素の一つで、システムでは稼働率で表します。
出典:平成29年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問30
同じ用語が出る問題
- 令和7年度 秋期 午前 問55:サービス可用性管理に関する問題(可用性)
- 令和6年度 秋期 午前 問76:ベイズ統計の説明(ビッグデータ)
- 令和6年度 春期 午前 問28:スタースキーマに関する問題(データウェアハウス)
- 平成29年度 秋期 午前 問30:データマイニングの説明(データマイニング)
- 平成26年度 秋期 午前 問29:データマイニングの説明(データマイニング)
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