データマイニングは、統計学や機械学習などの手法を用いて、大量に蓄積されたデータの中から隠れたパターンや相関関係、傾向などを自動的に発見する技術やプロセスです。したがって、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特徴あるパターンを探し出すエが最も適切です。
情報処理安全確保支援士2017年度 秋期午前I問 10
2017年度 秋期 情報処理安全確保支援士 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。
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