経営判断や業務遂行などに活用するために、データベースに蓄積された顧客の購買履歴などのデータを分析して、有用な情報を抽出する手法はどれか。
ア |
データクレンジング |
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イ |
データマイニング |
ウ |
データマネージング |
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エ |
データモデリング |
答え イ
【解説】
ア |
データクレンジング(data cleansing)は、システムごとに異なるデータの属性を統一することです。 |
イ |
データマイニングは、データウェアハウスに蓄積されたデータから、データの関連性を見つけ業務に生かす手法です。 |
ウ |
データマネージング(data managing)は、正しいデータを収集・蓄積するための、データの入力、チェック、修正を行うことです。 |
エ |
データモデリング(data modeling)は、システムで使用するデータを抽象化し理解しやすい形にすることで、モデル化したデータで設計を行ないます。 |
【キーワード】
・データマイニング
【キーワードの解説】
- データマイニング(data mining)
販売実績や電話の通話記録、インターネットのアクセス実績、クレジットカードの利用実績などの、企業で蓄積されるデータを解析して、その中にある因果関係などを導き出す技術のことです。
データマイニングを行うことで、2つの製品の売上の関係や、気温(天気)と商品の因果関係などを求めて、商品の仕入れや陳列などに生かすことができます。(商品Aを買う人の多くが同時に商品Bを買うことがわかれば、商品AとBは近くに陳列する。最低気温がx℃以上になると商品Cが売れるということがわかれば、天気予報を見て商品Cの仕入れ量を調整する。)
もっと、「データマイニング」について調べてみよう。
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