データマイニング（バスケット分析）とは？でーたまいにんぐ
データマイニング（バスケット分析）とは、大量のデータの中から統計的手法・機械学習などを用いて、有用な規則性やパターンを発見する分析手法。代表例のバスケット分析は、POSなどの購買履歴データから「一緒に買われる商品の組合せ」（併売関係）を見つけ出す手法。
最終更新：2026-10-06
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スーパーの購買データを分析し、「おむつを買う客はビールも一緒に買う傾向がある」といった意外な関連性を発見し、商品陳列や販促に活用する。
試験での引っ掛け
大量データから規則性を発見するのがマイニング、分析用にデータを蓄積するのがデータウェアハウス、多次元集計を対話的に見るのがOLAPで階層が違う。バスケット分析が示すのは併売の相関で、因果関係ではない。
関連用語
出た過去問
出典：平成29年度 春期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問45（IPA）
ビッグデータの活用例として、大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。
正解：データマイニング
要点：データマイニングは大量データから傾向や規則を発掘する
データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計的手法や機械学習を適用し、人が気付いていない相関や傾向、パターンといった知識を掘り出すプロセスである。データを蓄積する基盤であるデータウェアハウスとは役割が異なり、分析の対象と手段の関係にある。
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。