平成26年度春期 データベーススペシャリスト 午前Ⅱ 問18

分析目的と根拠の整え方・整理

データを扱う設問では、まず何を明らかにしたいのかを定め、対象・前提・得られた結果の関係を順に確認し、説明が目的に対して過不足なく対応しているかを見直しましょう。用語の印象だけで判断せず、根拠の位置づけを意識することが大切です。

この問題で問われていること

一つの視点として、説明が掲げる目的と、その目的を支える根拠の対応関係に注目してください。対象となるデータ、分析の前提、結果の読み取りが同じ筋道に沿っているかを確認すると、表面的な表現に流されにくくなります。

視点

学習時は、説明を単独の用語として覚えるのではなく、目的、前提、根拠、結果がどのようにつながるかという構造で整理します。各要素の役割が混同されていないかを確かめると、理解の偏りを見つけやすくなります。

確認ポイント

• 設問の説明が置いている目的を、自分の言葉で一度まとめる
• 対象・前提・結果のどこが根拠として扱われているかを区別する
• 目的と根拠のつながりに飛躍や混同がないかを確認する

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統計解析やニューラルネットワークなどを適用し、顧客行動の規則性のような未知の知識を発見する技術です。

理由

データマイニングは、蓄積された大量のデータから、統計解析やニューラルネットワークなどの手法を使って、顧客購買行動の法則のような規則性を探し出す。エはこの定義に合致する。

比較

アは更新しない時系列データを分析するデータウェアハウスの説明、イは目的別に切り出したデータマートの説明、ウはスライシングなどを用いるOLAPの説明です。いずれもデータマイニングそのものではありません。

選択肢ア

これは不正解だよ。基幹業務のデータベースとは別にデータを蓄積し、更新処理を抑えて分析するという説明は、分析用に統合・蓄積されたデータウェアハウスの特徴に当たる。データマイニングの中心である、蓄積データから未知の規則性を発見する処理を説明していない。

選択肢イ

これは不正解だよ。個人別、部門別、サマリなど、分析者の目的に応じて切り出し、カスタマイズしたデータを扱う説明は、データマートの特徴である。データマイニングは、切り出されたデータそのものではなく、分析手法による規則性や知識の発見を指す。

選択肢ウ

これは不正解だよ。スライシング、ダイシング、ドリルダウンによる多次元分析と意思決定支援は、OLAPの説明である。既定の観点でデータを対話的に集計・掘り下げる機能であり、大量データから未知の法則を発見するデータマイニングとは目的が異なる。

選択肢エ（正解）

これは正解だよ。ニューラルネットワークや統計解析などの手法を用い、大量に蓄積されたデータから顧客購買行動の法則などを探し出す説明は、データマイニングの定義に合致する。未知の規則性や知識を発見する点が、他の選択肢との違いである。

学習のポイント

データマイニングと、データウェアハウス・データマート・OLAPの役割を区別して覚える。