データマイニングとは？
データマイニングとは、大量のデータから統計や機械学習の手法を使って規則性・相関を見つけ出す技術。仮説を立てて検証する通常の分析と違い、未知のパターンの発見そのものを狙う点に特徴がある。得られた結果を業務の判断や画面へどう戻すかまでを含めた設計が問われる。
でーたまいにんぐ
データマイニングの意味
大量のデータから統計や機械学習の手法を使って規則性・相関を見つけ出す技術。仮説を立てて検証する通常の分析と違い、未知のパターンの発見そのものを狙う点に特徴がある。得られた結果を業務の判断や画面へどう戻すかまでを含めた設計が問われる。
データマイニングの具体例
購買履歴のアソシエーション分析で「商品Aと商品Cが同時に買われる支持度3%・確信度60%」という規則を抽出し、推薦枠へ反映する。学習に使うデータの範囲、推薦への反映頻度、傾向が変わったときの再学習の運用体制まで併せて設計しておく。
データマイニングは試験でどう引っ掛けられる？
相関があっても因果があるとは限らず、施策の根拠にするには別途検証が要る。データに偏りがあるまま学習させると誤った規則が導かれる。欠損値や外れ値の前処理に要する工数を軽く見積もり、後で工程が破綻する例も多い。
データマイニングと関連する用語
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。