平成30年度秋期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問26

午前I 問26：似たもの同士を集めるクラスタ分析だよ

クラスタ分析は、たくさんのデータを見比べて「この人たちは行動が似ているね」「この商品たちは特徴が近いね」という感じで、似たもの同士をグループ分けする方法だよ。クラスの席替えで、趣味や性格が近い人を自然にまとまりとして見るイメージだね。

この問題で問われていること

この問題では、クラスタ分析が「似たデータをまとめて特徴をつかむ方法」だと分かるかがポイントだよ。指数平滑法は過去データから将来を予測する方法、デルファイ法は専門家の意見を集めて予測する方法、モンテカルロ法は乱数を使ってシミュレーションする方法なので、それぞれの用途の違いを区別しよう。

Cluster Analysis

cluster analysis groups observations by similarity and analyzes the characteristics of each group

group by similarity\nanalyze characteristics

確認ポイント

• 時系列予測手法ではありません。
• 専門家意見集約法でもない。
• 類似性による分類を選ぶ。

正解

ア

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（正解）

クラスタ分析法が正解だよ。これは、たくさんのデータを「似ているもの同士」でグループ分けする方法なんだ。たとえるなら、クラスの人を趣味や行動パターンで自然にグループ分けする感じ。問題文の「類似性によって集団や群に分類し，特徴を分析する」にぴったり合うよ。

選択肢イ

指数平滑法は不正解だよ。これは、過去の売上やアクセス数みたいな時間順のデータから、次にどうなりそうかを予測する方法なんだ。昨日や今日の情報を少し重めに見る天気予報のようなイメージだよ。データを仲間分けする方法ではないよ。

選択肢ウ

デルファイ法は不正解だよ。これは、専門家に何度もアンケートして意見をだんだんまとめる方法なんだ。たとえるなら、旅行先を決めるときに詳しい人たちへ何回か聞いて、みんなの意見をすり合わせる感じ。データを似た者同士のグループに分ける方法ではないよ。

選択肢エ

モンテカルロ法は不正解だよ。これは、サイコロをたくさん振るみたいに乱数を使って、答えに近い値を探す方法なんだ。たとえば、くじを何万回も引くシミュレーションで当たりやすさを見積もる感じ。似ているデータを分類する話ではないよ。