平成21年度秋期 ITサービスマネージャ 午前Ⅱ 問22

条件を照合して用語の役割を考える

設問の条件と各選択肢が示す対象・目的・関係を丁寧に照らし合わせ、用語や手順の位置づけが問いの焦点と一致するかを確認しましょう。表面的な語の一致だけで判断せず、文脈上の役割に注目してください。

この問題で問われていること

一つの観点として、設問が示す条件のうち、何の役割や関係を確認させようとしているかに注目し、選択肢の説明がその観点に沿っているかを読み比べてください。周辺知識の連想で補わず、記述の対応関係を基準に考えます。

視点

用語や手順を読むときは、名称の印象だけでなく、対象・目的・前後関係を整理し、設問が重視する役割や関係に絞って考えます。

確認ポイント

• 設問が確認させようとしている役割を整理する
• 条件がどの対象や関係にかかるか確認する
• 用語の一般的な意味と文脈上の役割を混同していないか確認する

正解

エ

解説

データマイニングは、蓄積されたデータを多様な観点から分析し、明示されていないデータ間の関連性や規則性を発見するための手法です。

理由

データマイニングは、データをさまざまな視点や切り口から分析し、発見型の手法や統計的手法によって、隠れている関連性や規則性を見つけ出す活動です。

比較

多次元データの集計、オブジェクト指向のカプセル化、データベースの性能改善は、それぞれ関連する別の概念であり、データマイニングそのものの定義ではありません。

選択肢ア

これは不正解だよ。多次元データベースでデータの組合せを変えて分析する説明は、蓄積データを視点別に集計・分析するOLAPの特徴に近い。データマイニングの中心である、未知の関連性や規則性を発見する説明とは異なる。

選択肢イ

これは不正解だよ。データとメソッドを一体化し、内部構造を利用者から隠すのは、オブジェクト指向におけるカプセル化の説明である。データから統計的な傾向や隠れた規則を見つけるデータマイニングとは、対象となる概念が異なる。

選択肢ウ

これは不正解だよ。データベースをチューニングして更新を高速化するのは、索引や格納方法などを改善し、処理性能を高める運用・性能管理の説明である。データから新たな関連性や規則性を発見する分析活動そのものではない。

選択肢エ（正解）

これは正解だよ。データをさまざまな視点や切り口から、発見型の手法や統計的手法で分析し、隠れているデータ間の関連性や規則性を見つけ出す説明は、データマイニングの目的と方法に一致する。

学習のポイント

分析の目的と、周辺技術との役割の違いを整理して覚える。