データマイニングとは？でーたまいにんぐ
データマイニングは、大量のデータに統計や機械学習の手法を当てて、人が気づいていなかった規則性や関連性を見つけ出す技術。同時に買われやすい組合せを探す相関ルール（バスケット分析）、似た性質のかたまりに分けるクラスタリング、過去の事例から区分を当てる分類などの手法がある。分析者の仮説に沿って対話的に集計するOLAPと違い、仮説を持たずに規則性そのものを見つける（仮説を生む）向きが特徴。セキュリティでは、認証ログや通信ログから普段と違う振る舞いを見つける異常検知への応用がある。
最終更新：2026-10-06
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Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」や、Netflixの視聴履歴にもとづくおすすめは、購買・視聴の履歴から一緒に選ばれやすい組合せを見つけて表示する仕組みにあたる。
試験での引っ掛け
仮説を統計的に検証する手法ではなく、規則性を発見する手法という向きを逆にしない。見つかるのは相関であって因果ではなく、「一緒に買われている」ことは一方が他方の原因である証拠にならない。またデータを貯める基盤であるデータウェアハウスと、そこから知見を掘り出すマイニングは役割が違う。個人データを当初の利用目的の範囲を超えて分析に回すと、個人情報保護法上の問題になる点も実務では要注意。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの3 技術要素 ＞ 5. データベース応用 ＞ (1) データベースの応用に掲載されている用語です。
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。