データマイニングの説明として、適切なものはどれか。
| ア | 大量のデータを高速に検索するための並行的アクセス法 |
| イ | 大量のデータを統計的、数学的な手法で分析し、法則や因果関係を見つけ出す手法 |
| ウ | 販売実績や製造実績などの時系列データを大量に蓄積するデータベース保存手法 |
| エ | ユーザーの利用目的に合わせて、部門別のデータベースを作成する技術 |
答え イ
【解説】
| ア | パラレルクエリ(parallel query)の説明です。 分散データベースにより実現します。 |
| イ | データマイニングの説明です。 小売業では非常に細かな分析を行っています。 |
| ウ | データウェアハウス(Data WareHouse、DWH)の説明です。 利用目的を明確にせずデータの蓄積に主眼を置きます。 データウェアハウスで蓄積したデータをデータマイニングで分析したり、データマートで分割したりします。 |
| エ | データマート(data mart)の説明です。 セキュリティの関係でデータベースを分けることもあります。 |
【キーワード】
・データマイニング
- データマイニング(data mining)
販売実績や電話の通話記録、インターネットのアクセス実績、クレジットカードの利用実績などの、企業で蓄積されるデータを解析して、その中にある因果関係などを導き出す技術のことです。
データマイニングを行うことで、2つの製品の売上の関係や、気温(天気)と商品の因果関係などを求めて、商品の仕入れや陳列などに生かすことができます。(商品Aを買う人の多くが同時に商品Bを買うことがわかれば、商品AとBは近くに陳列する。最低気温がx℃以上になると商品Cが売れるということがわかれば、天気予報を見て商品Cの仕入れ量を調整する。)
もっと、「データマイニング」について調べてみよう。
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