データサイエンス・データマイニングとは？

データサイエンス・データマイニングの意味

データサイエンスは統計学・情報科学の手法を用いてデータから知見を引き出し意思決定に活用する学際的な分野。データマイニングは大量のデータの中から統計的手法やAIを用いて、これまで気付かれなかった規則性や関連性（知見）を発見する技術。

データサイエンス・データマイニングの具体例

購買データをデータマイニングにより分析し、「ある商品を買った顧客は別の商品も買う傾向がある」といった相関（バスケット分析）を発見し、レコメンドや商品陳列に活用する。

データサイエンス・データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？

データマイニングは立てた仮説を統計的に検証する手法ではなく、まだ知られていない規則性を発見する（仮説を生む）手法。向きを逆にしない。またバスケット分析で見つかるのは相関であって因果ではない——「一緒に買われている」から「一方が他方の原因」とは言えない。データウェアハウスは分析用にデータを蓄える基盤で、そこから知見を掘り出すマイニングとは役割が違う。

データサイエンス・データマイニングが出た過去問

• ビッグデータを有効活用し、事業価値を生み出す役割を担う専門人材であるデータサイエンティストに求められるスキルセットを表の三つの領域と定義した。データサイエンス力…

  正解：分析要件に応じ、決定木分析、ニューラルネットワークなどのモデリング手法の選択、モデルへのパラメタの設定、分析結果の評価ができる。

  要点：データサイエンス力は分析手法の選択と結果評価を担う

  データサイエンス力は、統計学や機械学習といった情報科学の知識を使って分析・予測・可視化を行う力である。分析要件に応じて決定木やニューラルネットワークなどの手法を選択し、パラメタを設定して結果を評価する作業は、この領域の中核に当たる。基盤の実装・運用はデータエンジニアリング力、課題の構造化はビジネス力に分類される。

  出典：平成29年度 秋期 システムアーキテクト試験 am2 問17（IPA）