データマイニングは、大量のデータの中から、統計学、機械学習、人工知能などの手法を用いて、単なる検索では見つけられないような、隠れたパターン、規則性、傾向、相関関係などを発見する技術です。これにより、ビジネス上の意思決定や予測に役立つ知見を得ることができます。
ネットワークスペシャリスト令和4年度 春期午前I問 9
令和4年度 春期 ネットワークスペシャリスト 午前I 問9
難度
標準
ビッグデータの利用におけるデータマイニングを説明したものはどれか。
選択肢
ア蓄積されたデータを分析し、単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出すこと
イデータウェアハウスに格納されたデータの一部を、特定の用途や部門用に切り出して、データベースに格納すること
ウデータ処理の対象となる情報を基に規定した、データの構造,意味及び操作の枠組みのこと
エデータを複数のサーバに複製し、性能と可用性を向上させること
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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分野「システム戦略」の学習ポイント
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- 何が問われるか
- 経営戦略 → IT 戦略 → エンタープライズアーキテクチャ → 個別システム企画の連関。
- 学習の進め方
- BSC・SWOT・3C・5フォース・バリューチェーンの典型フレームワークの使い分けを押さえる。
- 関連キーワード
- BSCSWOT5フォースEABPRDX
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