データマイニングは、大量のデータから統計的手法やAI技術を駆使して、人間が直接は見つけられないようなパターン、傾向、相関関係、規則性を発見するプロセスです。これにより、ビジネス上の意思決定に役立つ新たな知識や洞察を得ることを目的とします。
ネットワークスペシャリスト2017年度 春期午前I問 9
2017年度 春期 ネットワークスペシャリスト 午前I 問9
難度
標準
ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
選択肢
ア蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと
イデータウェアハウスに格納されたデータの一部を、特定の用途や部門用に切り出して、データベースに格納すること
ウデータ処理の対象となる情報を基に規定した、データの構造,意味及び操作の枠組みのこと
エデータを複数のサーバに複製し,性能と可用性を向上させること
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。
AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
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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