平成21年度 秋期 午前Ⅱ 問22

✓ これが正解エデータを，いろいろな視点や切り口から，発見型の手法や統計的手法を使って分析することで，隠れているデータ間の関連性や規則性を見つけ出すこと

解説

大量のデータから隠れた関連性や規則性を見つけ出すことです。

データマイニングは、蓄積された大量のデータを、統計的な手法や発見型の手法を使っていろいろな切り口から分析し、それまで気付かれていなかったデータ間の関連性や規則性を見つけ出すことです。見分ける軸は、分析する人があらかじめ見たい観点を決めて集計するのか、データの中から未知のパターンを掘り出すのかです。例えば、一緒に買われやすい商品の組合せを売上データから見つけるのが典型的な使い方です。鉱山から鉱石を掘り出すように、データの山から規則を掘り当てる、という名前の由来で覚えると区別しやすくなります。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• ア多次元データベースを使ってデータの組合せ…：多次元データベースを使って集計の組合せを変え、データ間の関連を分析するのは、OLAPの説明です。分析する人が観点を選びながら見ていく方法で、未知の規則を探し出すこととは違います。
• イデータとメソッドを一緒にして，オブジェク…：データとメソッドを一体にしてオブジェクトの内部構造を利用者から見えなくするのは、オブジェクト指向のカプセル化です。データを分析する手法ではなく、プログラムの構造に関する考え方です。
• ウデータベースをチューニングし，データ更新…：データベースをチューニングしてデータ更新を高速化するのは、性能を改善するための作業です。蓄積したデータを分析して関連性や規則性を見つけることとは目的が違います。