データマイニングとは？
データマイニングとは、大量に蓄積されたデータを統計や機械学習の手法で解析し、人が気づいていなかった規則性や相関を見つけ出す技術。あらかじめ立てた仮説を検証するのではなく、データから仮説そのものを掘り出す点に特徴がある。
高度試験・午前I（全区分共通）の過去問では2回出題されています。
でーたまいにんぐ
データマイニングの意味
大量に蓄積されたデータを統計や機械学習の手法で解析し、人が気づいていなかった規則性や相関を見つけ出す技術。あらかじめ立てた仮説を検証するのではなく、データから仮説そのものを掘り出す点に特徴がある。
データマイニングの具体例
購買履歴のバスケット分析で「紙おむつと缶ビールが同時に買われやすい」といった併売規則を、支持度・確信度という指標で抽出し、売場の配置換えやクーポン配布の対象決定に使う。
データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？
OLAP（多次元分析）は人が仮説を持って切り口を変える操作であり、探索の方向が逆である。また規則が見つかっても因果関係が証明されたわけではない、という点も頻出する。
データマイニングと関連する用語
データマイニングが出た過去問
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。
正解：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。
要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。
出典：平成29年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問10（IPA）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。
正解：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
要点：データマイニングは大量データから隠れた規則・相関を発見する
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、単純な検索や集計では見えない規則性や相関関係を発見する技術である。あらかじめ仮説を持たなくてもデータ側から知見を掘り起こせる点が特徴である。他の選択肢はデータマート、データモデル、レプリケーションの説明である。
出典：平成29年度 春期 高度共通_午前I試験 am1 問9（IPA）
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。