データサイエンス・データマイニングとは？でーたさいえんす・でーたまいにんぐ
データサイエンスは統計学と情報技術を組み合わせて大量のデータから意思決定に使える知見を引き出す分野で、データマイニングはその中で、まだ知られていない規則性や関連を機械的に見つけ出す手法を指す。利用部門で分析を始めるときは、対象データが個人情報であれば、取得時の利用目的の範囲に収まるか、加工が要るかを先に判断する必要がある。
最終更新：2026-10-06
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集計の切り口を人が決めていた時代は、担当者が思いつかない組合せは最初から検証されず、売上の説明も経験則の域を出なかった。計算機で総当たりに近い探索ができるようになり、仮説を立てる前に規則性を見つける使い方が成立した。一方で個人データを大量に扱うため、この試験では分析の巧拙ではなく、利用目的の範囲内か・匿名化が要るかという管理の側から問われる。
具体例
Amazon の「この商品を買った人はこんな商品も買っています」は、購買履歴から同時に買われやすい組合せを見つけるバスケット分析の代表例。社内で同じことをするなら、会員IDを別の符号へ置き換える、居住地を都道府県までに丸めるといった加工の要否を、個人情報保護法上の利用目的と照らして先に決裁しておく。
試験での引っ掛け
データマイニングは立てた仮説を検証する手法ではなく、仮説そのものを見つける手法で、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」を「一方が原因」と読み替えない。データウェアハウスは分析用にデータをためる置き場で、そこから掘り出すマイニングとは役割が違う。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの8 企業と法務 ＞ 2 業務分析・データ利活用 ＞ データ利活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。