平成29年度 高度共通 午前I(PM試験) 問9
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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正解:ア
AI解説
正解はア。データマイニングとは、蓄積された大量のデータを統計的・数学的手法で分析し、単なる検索では分からない隠れた規則性・パターン・相関関係を見つけ出す技術である。ビッグデータ活用の中心的な分析手法として位置付けられる。 ア: 正解。「隠れた規則や相関関係を見つけ出す」がデータマイニングの定義そのものである。例として『おむつとビールが併売されやすい』のような相関発見が挙げられる。 イ: データウェアハウスから特定の用途・部門用にデータを切り出して格納するのはデータマートの説明である。 ウ: データの構造・意味・操作の枠組みを規定したものはデータモデルの説明である。 エ: データを複数サーバに複製して性能と可用性を高めるのはレプリケーションの説明である。 💡 マイニング=採掘、つまり「データの山から知識を掘り出す」と覚える。データマート(切り出し)、データモデル(枠組み)、レプリケーション(複製)は取り違えやすい定番の誤答肢。
出典:平成29年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 午前I 問9 / 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)
※Web掲載用に表記を一部変更しています。著作権はIPAに帰属します。
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