平成21年度 秋期 問4
システム戦略
データマイニングの応用分野
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。
- 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
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✓ これが正解ア顧客に応じた商品の推薦
解説
数えるのではなく、気づかなかった関係を掘り出す使い方です。
設問の中に、この技術が何をするかが書かれています。認識されていなかった規則性や関係性を導き出す、という一文です。つまり、あらかじめ知っている問いに答える技術ではありません。知らなかった結びつきを見つけるところに値打ちがありました。応用として当たるのは、客に応じて商品を薦める仕組みです。買った履歴から、その人が好みそうな品を探し当てます。どの品とどの品が結びつくかは、事前には分かっていません。だからデータマイニングの応用として、ちょうど噛み合います。残る三つは、条件がすでに決まっている作業でした。割り当てや集計や抽出は、決めた規則をなぞるだけです。規則を人が知っている以上、掘り出す余地がありません。設問の一文が、そのまま物差しになります。シラバスも、経営に効かせる情報の道具としてこの語を挙げます。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イ生産計画に基づく製造機械の割当て:生産の計画に沿って機械を割り当てると述べた肢です。どの機械にどの仕事を回すかを決めていく作業でした。条件も制約もあらかじめ与えられています。知らなかった関係を掘り出す場面ではありません。決まった規則が先にありました。
- ウ店舗別商品カテゴリ別の売上高の集計:店ごと種類ごとに売上を足し上げるというのが、この肢です。どの軸で集めるかを、人が先に決めています。出てくるのは、その軸で切った合計の数でした。新しい規則性が現れるわけではありません。軸を人が決めている作業でした。
- エ累計購買金額による優良顧客の抽出:買った金額の合計で良い客を選び出す肢のほうです。いくら以上という線を、人が引いて絞り込みます。線の引き方が先にあるので、これも決められた作業でした。導き出すのではなく、条件に当てはめているだけです。決まった作業でした。
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。
- 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。
- パターン繰り返し現れる規則性や、決まった形のことを指します。膨大なデータを処理して、そこに隠れた規則性を見つける使い方が広がりました。
出典:平成21年度 秋期 ITパスポート試験 問4
同じ用語が出る問題
- 令和7年度 問95:データベース設計に関する問題(データマイニング)
- 令和6年度 問16:RPAが適用できる業務(データマイニング)
- 令和6年度 問7:モデリングを行う目的(データマイニング)
- 令和5年度 問5:企業でのRPAの活用方法(データマイニング)
- 平成31年度 春期 (特別措置試験) 問33:ゲーミフィケーションに関する問題(データマイニング)
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