平成29年度 春期 午前 問29
データベース
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。
- アデータウェアハウス
- イデータディクショナリ
- ウデータマイニング
- エメタデータ
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✓ これが正解ウデータマイニング
解説
大量のデータから傾向を掘り出す作業が、データマイニングです。
データマイニングは、掘り出すという言葉から名づけられました。大量にたまった記録の中には、気づかれていない規則が眠ります。それを統計の手法などで探り当てるのが、この作業でした。見つかるのは、傾向や繰り返し現れる型です。人が仮説を立てる前に、機械が候補を示すこともあります。だから新たな知識を見つけ出す過程、という肢が当たりました。データウェアハウスは、記録をためておく置き場のことです。時を追って集めたものを、消さずに積み上げていきました。掘る場所ではありますが、掘る作業そのものではありません。データディクショナリは、項目の意味や形をまとめた台帳でした。どんな名前でどんな型か、という決めごとを持ちます。メタデータは、データについての説明にあたる情報です。ためる場所か、説明か、掘る作業か。三つを区別します。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- アデータウェアハウス:記録をためておく置き場のことです。時を追って集めたものを積み上げました。消さずに残すところが特徴です。掘り出す作業そのものではありません。統計の手法も出てこないのです。置き場と作業は別でした。貯める器の名でした。
- イデータディクショナリ:項目の意味や形をまとめた台帳です。どんな名前でどんな型かを持ちました。設計を支えるための決めごとになります。傾向を探り当てる働きはありません。大量の記録を相手にもしないのです。役目が違いました。設計を支える台帳です。
- エメタデータ:データについての説明にあたる情報です。いつ誰が作ったか、といった中身を持ちました。探すときの手掛かりになります。けれども新しい規則を掘り出しません。分析する過程を指す言葉でもないのです。層が別でした。探す手掛かりを与えます。
この問題の用語
- データマイニング大量のデータから、統計の手法などで新しい傾向を見つけ出す手順です。買い物の履歴から売れ筋の組み合わせを見つける、といった使い方をします。
- ビッグデータ量が多く、種類もさまざまで、次々に発生し続けるデータのまとまり。これまでのやり方では扱いきれない規模になります。
- パターン繰り返し現れる規則性や、決まった形のことを指します。膨大なデータを処理して、そこに隠れた規則性を見つける使い方が広がりました。
- データウェアハウス意思決定に使うために、社内の大量のデータを整理してひとところにためたもの。分析の材料として長く残します。
- データディクショナリどんなデータをどう持っているかを説明した、いわば辞書です。項目の名前や型や意味を一覧にして、開発や運用で参照します。
- メタデータそのデータがどんなものかを説明するための、付随する情報です。撮影日や作成者のように本体とは別に付いていて、検索や整理に使えます。
出典:平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問29
同じ用語が出る問題
- 令和7年度 科目A 問16:データマイニングに関する問題(データマイニング)
- 令和6年度 科目A 問18:HRテックの説明(ビッグデータ)
- 平成30年度 春期 午前 問25(メタデータ)
- 平成27年度 秋期 午前 問64:データに関する問題(データウェアハウス)
- 平成23年度 特別 午前 問35:DBMSに関する問題(データディクショナリ)
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