データマイニングは、大量に蓄積されたデータの中から、統計解析、機械学習、ニューラルネットワークなどの手法を用いて、未知のパターン、規則性、傾向などを発見する技術です。これにより、ビジネス上の意思決定に役立つ知見を導き出します。
エンベデッドシステムスペシャリスト2017年度 秋期午前I問 10
2017年度 秋期 エンベデッドシステムスペシャリスト 午前I 問10
難度
標準
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。
選択肢
ア基幹業務のデータベースとは別に作成され、更新処理をしない集計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統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、特徴あるパターンを探し出す。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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分野「データベース」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 正規化・SQL・トランザクション特性（ACID）・同時実行制御・分散DBの基本。
- 学習の進め方
- ER 図 ⇄ 関係スキーマ ⇄ SQL の3者を行き来できるよう演習。3NF までの正規化を手で実行できると強い。
- 関連キーワード
- 正規化SQLACIDトランザクションロックデッドロックER図
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