ビッグデータの活用例として、大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識(傾向やパターン)に見つけ出すプロセスはどれか。
| ア | データウェアハウス | イ | データディクショナリ | |
| ウ | データマイニング | エ | メタデータ |
答え ウ
【解説】
| ア | データウェアハウスは、データを分析するために、過去の処理内容(トランザクション)を格納するデータベースのことです。 |
| イ | データディクショナリ(data dictionary)は、意味、他のデータとの関係、起源、用途、フォーマットなどのデータに関する情報を集中的に保管したものです。 |
| ウ | データマイニングは、大量に蓄積されたデータから、ビジネスに有効な情報を統計学的手法などを用いて新たに見つけ出すことです。 |
| エ | メタデータ(meta data)は、データ自身についての抽象度の高い付加的なデータのことです。(書籍であればデータは本の内容になり、メタデータは著作者、題名、出版年月日などになります。) |
【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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