平成29年度秋期 ネットワークスペシャリスト 午前Ⅰ 問10

手法の目的と成果に着目する

データ活用に関する手法は名前が似ていても、何を目的として何を得ようとするかが異なります。用語の印象ではなく、その手法が最終的にどのような成果を生み出すものかという一点に絞って整理すると、区別の手掛かりが得られます。

この問題で問われていること

問われているのは、データを扱う複数の考え方のうち一つを他と見分けることです。各手法について、何のために使い、使った結果として何が得られるのかを自分の言葉で言えるかどうかを確かめながら検討してください。

視点

手法の名称は、使う道具や扱うデータの量といった印象で覚えがちです。区別の軸としては、その手法を使った後に利用者の手元に何が残るのかを考えると有効です。似た言葉が並ぶときは、それぞれの目的と成果を一文で言い表してみましょう。互いの説明を入れ替えても意味が通るかを試すと、違いがはっきりします。

確認ポイント

• 比べる手法それぞれについて、使う目的を一文で説明できるか
• 各手法を使った結果として何が得られるのかを、互いに区別して言えるか
• 名称や使う道具の印象ではなく、目的と成果の違いで判断しているか

正解

エ

解説

データマイニングは、ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使い、大量に蓄積されたデータから特徴あるパターンや規則性を探し出す技術です。したがって正答はエです。ア・イ・ウは、関連はあるものの別の概念の説明です。

理由

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の手法を当てはめ、人がまだ気づいていない特徴的なパターンや相関を見つけ出す分析手法です。エの「大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す」という記述は、この説明と一致します。

比較

アは基幹系とは別に作られ、更新処理をしない分析用データベースであるデータウェアハウスの説明です。イは目的別に切り出してカスタマイズしたデータマートの説明です。ウはスライシング、ダイシング、ドリルダウンなどの対話的な操作で多次元分析を行うOLAPの説明です。アとイはデータを蓄える仕組み、ウは利用者が対話的に集計・分析する操作であり、手法を使ってパターンを探し出すデータマイニングとは異なります。

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作成され、更新処理をしない集計データの分析を主目的とする、という記述はデータウェアハウスの特徴だよ。これは分析用データを蓄える基盤の説明で、蓄積データから特徴あるパターンを探し出すデータマイニングという分析手法そのものの説明ではないから、最も適切とはいえないんだ。

選択肢イ

これは不正解だよ。個人別データ、部門別データ、サマリデータなど、分析の目的別に切り出してカスタマイズされたデータを分析する、という記述はデータマートの説明だよ。データマートは利用目的に合わせて用意したデータの集まりのことなんだ。統計解析などの手法で大量データから特徴あるパターンを見つけるデータマイニングとは別の概念だよ。

選択肢ウ

これは不正解だよ。スライシング、ダイシング、ドリルダウンなどのインタラクティブな操作で多次元分析を行い、意思決定を支援する、という記述はOLAPの説明だよ。OLAPは利用者が視点を切り替えながら集計結果を確かめる分析操作なんだ。ニューラルネットワークや統計解析で隠れたパターンを探し出すデータマイニングとは異なるよ。

選択肢エ（正解）

これは正解だよ。データマイニングは、ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使い、大量に蓄積されたデータから特徴あるパターンや規則性を探し出す技術なんだ。例えば購買履歴から、一緒に買われやすい商品の組合せを見つけるような使い方があるよ。記述はデータマイニングの定義と一致しているから、最も適切だよ。

学習のポイント

データウェアハウス、データマート、OLAP、データマイニングの役割の違いを区別して覚えること。