データマイニングとOLAPとは？でーたまいにんぐとおーらっぷ
データマイニングとOLAPとは、蓄積した大量データから知見を引き出す2系統の手法。データマイニングは統計や機械学習で、人が想定していない規則性を機械の側から掘り当てる。OLAPは多次元に整理した集計を、分析者が視点を切り替えながら対話的に確かめる仕組みで、仮説が先にあるかどうかが両者を分ける。
最終更新：2026-10-06
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業務システムは1件ずつの処理を速く捌くよう作られており、全期間を横断して切り口を変えながら数える用途には向かない。分析のたびに本番へ重い問合せを投げれば業務が止まる。そこで分析専用にデータを整形して別に持ち、集計軸を自在に動かす仕組みと、規則性を自動で探索する仕組みが分かれて発達した。前者がOLAP、後者がマイニングの系譜である。
具体例
月次売上を「年度×地域×商品」で並べ、地域を都道府県まで掘り下げるドリルダウン操作がOLAPの典型。一方、認証ログから普段と違う時間帯・端末の組合せを異常として自動抽出するのはマイニング側の使い方になる。
試験での引っ掛け
分析者の仮説を確かめるのがOLAP、仮説なしに規則を探すのがマイニング、という目的の違いが分岐点。ドリルダウン（詳細化）とロールアップ（集約）は向きが逆で取り違えやすい。マイニングが示すのは相関であって因果ではない点も押さえておく。
関連用語
出典・参考
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。