データマイニングとは？データマイニング
データマイニングとは、大量のデータに統計や機械学習の手法を当て、人があらかじめ想定していなかった規則性や相関を見つけ出す手法群。相関ルール抽出・クラスタリング・分類・回帰などが含まれ、得られた結果は確定した事実ではなく検証すべき仮説として扱う。
最終更新：2026-10-06
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集計や分析ツールは、見たい軸を人が指定して初めて答えを返す。軸を思いつけないものは永遠に見えないという限界があり、蓄積するデータが増えるほど取りこぼしも大きくなる。そこで軸を人が決めず、機械側に規則を探させる方向が生まれた。データウェアハウスの活用段としてシラバスの要求知識に挙がっている。
具体例
買物かご分析では「Aを買った人はBも買う」という併売規則を探す。10万件の取引のうち3,000件がAとBを共に含めば支持度3%、Aの購入が1万件なら確信度30%と計算する。IBM SPSS ModelerやRのarulesパッケージがこの種の計算を担う。
試験での引っ掛け
OLAPとは仮説の扱いが逆で、立てた仮説を集計で確かめるのがOLAP、仮説なしに規則を掘り出すのがこちら。指標では、支持度が全取引に対する割合、確信度がAを買った人を分母とする条件付き確率という区別が問われる。リフト値は1が無相関で、1未満なら一緒に買われにくい負の関係を表す。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの3 データベースの分析・設計 ＞ 3-3 論理データモデルの作成に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。