データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。
| ア | 基幹業務のデータベースとは別に作成され、更新処理をしない時系列データの分析を主目的とする。 |
| イ | 個人別データ、部門別データ、サマリデータなど、分析者の目的別に切り出され、カスタマイズされたデータを分析する。 |
| ウ | 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によって多次元分析を行い、意思決定を支援する。 |
| エ | ニューラルネットワークや総計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、顧客購買行動の法則などを探し出す。 |
答え エ
【解説】
| ア | 時系列分析の説明です。(?) |
| イ | BI(Business Intelligence)の説明です。 |
| ウ | OLAP(OnLine Analytical Processing)の説明です。(?) |
| エ | データマイニングの説明です。 |
【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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