データマイニングの応用分野として，最も適切なものはどれか

問題

問４　データマイニングとは，データベースに蓄積されている大量の生データに対し，統計やパターン認識などの手法を用いることによって，認識されていなかった規則性や関係性を導き出す技術である。データマイニングの応用分野として，最も適切なものはどれか。

ア　顧客に応じた商品の推薦
イ　生産計画に基づく製造機械の割当て
ウ　店舗別商品カテゴリ別の売上高の集計
エ　累計購買金額による優良顧客の抽出

解説と解答

　データマイニングのマイニング（mining）とは「鉱山を発掘すること」を意味する単語であり，データマイニングは「データの山から宝を探し出すこと」という意味になります。具体的には，データベースに蓄積されている大量の生データを分析し，データの中に隠れていて今まで認識されていなかった規則性や関係性を導き出すこと，または，それを導き出す技術のことを指します。

　データマイニングでは，ただ単にデータの抽出や検索をするのではなく，発見型の手法や統計的手法，パターン認識などの手法を用いることに特徴があります。データマイニングの代表的な適用例としては，大量に蓄積されたPOSデータの中から“缶ビールを購入する顧客は同時にスナック菓子を買い求める傾向にある”といった顧客購買行動の法則を見つけ出すことなどが挙げられます。

　それぞれの選択肢について見てみましょう。

　選択肢アは，データマイニングの応用に適しています。データマイニングを用いて顧客購買行動の法則を見つけ出すことで，個々の顧客に応じた商品を推薦することが可能になります。

　選択肢イは，生産管理におけるスケジューリングの効果を記述したものです。データマイニングとの関係性はあまりありません。

　選択肢ウと選択肢エは，データベースの利用効果を記述したもので，こちらもデータマイニングとの関係性はあまりありません。

　以上より正解は，選択肢アです。