データマイニングとビッグデータとは？

データマイニングとビッグデータとは、データマイニングは、大量のデータの中から統計的な手法などを使って有用な規則性や関連性を見つけ出す技術。ビッグデータは、従来の手法では扱いきれないほど巨大・多様・高速に生成されるデータ群を指し、その分析に機械学習やデータマイニングの技術が活用される。

でーたまいにんぐとびっぐでーた

基本情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系

データマイニングとビッグデータの意味

データマイニングは、大量のデータの中から統計的な手法などを使って有用な規則性や関連性を見つけ出す技術。ビッグデータは、従来の手法では扱いきれないほど巨大・多様・高速に生成されるデータ群を指し、その分析に機械学習やデータマイニングの技術が活用される。

「おむつを買う客はビールも一緒に買う傾向がある」といった、一見関係のなさそうな商品同士の購買傾向を大量の販売データから見つけ出す分析はデータマイニングの典型例（バスケット分析）として知られる。

OLAPが人の立てた仮説を確かめる仮説検証型なのに対し、データマイニングは未知の規則を掘り出す仮説発見型という対比で問われる。見つかるのは相関であって因果とは限らない点も注意。ビッグデータの特徴は量・多様性・速度の3つ。

最終更新：2026-08-25／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。