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得る手法。データマイニングは統計や機械学習を使い、人が気づいていない規則性（相関ルールなど）を自動的に発見する。OLAPは多次元に整理したデータを、人が視点を切り替えながら対話的に集計・分析する仕組み。
最終更新：2026-10-06
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「紙おむつとビールが一緒に買われやすい」といった相関ルールの発見がデータマイニング。売上を「年度×地域×商品」で見て、地域を都道府県単位へ掘り下げる（ドリルダウン）操作がOLAPの典型。
試験での引っ掛け
マイニングは仮説なしで規則を探す、OLAPは分析者の仮説に沿って確かめる、という目的の違いが要点。ドリルダウン（詳細化）とロールアップ（集約）の向きも取り違えやすい。
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。