平成29年度秋期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問10

午前I 問10

ポイントは、ただデータを検索したり合計したりするだけじゃなくて、たまったデータをじっくり分析して「次にどう動くとよさそうか」のヒントになるパターンを見つけることだよ。たとえば、お店の売上データから「雨の日はこの商品がよく売れる」と気づくようなイメージだね。

この問題で問われていること

OLTPのように日々の取引をすばやく処理するもの、普通の検索、帳票の集計とは何が違うのかを見分けよう。単にデータを見るだけなのか、それとも意思決定に役立つ傾向や関係を見つけるのかが判断ポイントだよ。

Data Mining

data mining extracts useful patterns、 correlations、 and rules from large datasets

pattern discovery\nclassification\ncorrelation analysis

確認ポイント

• 単なるデータ検索ではありません。
• 傾向や規則の抽出に注目する。
• 知識発見の説明を選ぶ。

正解

エ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これはデータウェアハウスの説明だよ。普段のレジ業務用データベースとは別に、分析用の巨大な倉庫を作って、過去データや集計データをじっくり見るイメージ。通常の更新処理をバリバリ行う場所ではなく、意思決定のために分析する場所なので、この説明がデータウェアハウスとして正しいよ。

選択肢イ

これはデータマートの説明だよ。大きな倉庫から『営業部用』『個人分析用』みたいに必要な分だけ小分けした棚を作るイメージ。目的別に切り出したデータの話なので、元になる大きな分析用データ基盤そのものの説明ではないよ。

選択肢ウ

これはOLAPの説明だよ。売上表を料理の材料みたいに、地域で薄く切ったり、月別に角度を変えて見たり、細かい内訳まで掘ったりする分析のこと。データをためる仕組みそのものの説明ではないので、この問題の答えとしては違うよ。

選択肢エ（正解）

これはデータマイニングの説明だよ。大量のレシートを見て『雨の日はこの商品が売れやすい』みたいな隠れたクセを探す感じ。ニューラルネットワークや統計解析でパターンを発見する手法の話なので、データを蓄積して分析しやすくする仕組みの説明ではないよ。