データマイニングとOLAPとは？

データマイニングとOLAPの意味

蓄積した大量データから知見を得る手法。データマイニングは統計や機械学習を使い、人が気づいていない規則性（相関ルールなど）を自動的に発見する。OLAPは多次元に整理したデータを、人が視点を切り替えながら対話的に集計・分析する仕組み。

データマイニングとOLAPの具体例

「紙おむつとビールが一緒に買われやすい」といった相関ルールの発見がデータマイニング。売上を「年度×地域×商品」で見て、地域を都道府県単位へ掘り下げる（ドリルダウン）操作がOLAPの典型。

データマイニングとOLAPは試験でどう引っ掛けられる？

マイニングは仮説なしで規則を探す、OLAPは分析者の仮説に沿って確かめる、という目的の違いが要点。ドリルダウン（詳細化）とロールアップ（集約）の向きも取り違えやすい。

データマイニングとOLAPと関連する用語

• データウェアハウス（DWH）とETL
• 機械学習

データマイニングとOLAPが出た過去問

• BI（Business Intelligence）を説明したものはどれか。

  正解：企業内外のデータを蓄積し、分類・加工・分析して活用することによって、企業の意思決定の迅速化を支援する手法

  要点：BIはデータの分析・活用で意思決定を迅速にする仕組み

  BIは、業務システムに蓄積された企業内外のデータを集約し、分類・加工・分析して経営判断に役立つ形で示す手法・仕組みである。データウェアハウスやOLAP、データマイニングなどを組み合わせ、意思決定の迅速化を支える。業務プロセスそのものを作り直す手法とは目的が異なる。

  出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問65（IPA）

• BI（Business Intelligence）の活用事例として、適切なものはどれか。

  正解：業績の評価や経営戦略の策定を行うために、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを分析する。

  要点：BIは蓄積データを分析して経営判断に生かす仕組み

  BIは、業務システムに蓄積された大量のデータを集計・分析して可視化し、経営判断や戦略立案に役立てる仕組みである。集計軸を自在に変えて掘り下げるOLAPやダッシュボードによる可視化などが用いられる。社外の公開資料を集める活動や、教育、ワークフローの電子化はいずれも別の分野の取組みである。

  出典：令和1年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問63（IPA）

• ビッグデータの活用例として，大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：データマイニングは大量データから傾向・規則を掘り出す

  データマイニングは、大量に蓄積されたデータへ統計解析や機械学習などの手法を適用し、人が気付いていなかった傾向や規則性を掘り起こすプロセスです。あくまで分析して知識を導く行為であり、データを蓄える器や、データを説明するデータそのものとは役割が異なります。

  出典：平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問29（IPA）

• データマイニングの手法の一つであって，POSなどの蓄積データから“一緒に買われる商品”の組合せを発見する分析手法はどれか。

  正解：マーケットバスケット分析

  要点：マーケットバスケット分析は併売される商品を見つける

  マーケットバスケット分析は、POSデータなどの購買履歴から同時に購入されやすい商品の組合せを見つけ出す手法である。得られた併売パターンは陳列やレコメンドの改善に使われる。ABC分析や3C分析、コンジョイント分析とは分析対象も目的も異なる。

  出典：令和7年度 （公開問題） 基本情報技術者試験 kamokuA 問16（IPA）