データマイニングは、統計解析や機械学習などの手法を用いて、大量のデータの中から隠れたパターン、傾向、相関関係などの有用な知識を発見する技術である。選択肢エは、このデータマイニングの目的と手法を最も適切に説明している。
プロジェクトマネージャ2017年度 秋期午前I問 10
2017年度 秋期 プロジェクトマネージャ 午前I 問10
難度
標準
問10 データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
ア基幹業務のデータベースとは別に作成され、更新処理をしない集計データの分析を主目的とする。
イ個人別データ,部門別データ, サマリデータなど、分析の目的別に切り出され,カスタマイズされたデータを分析する。
ウスライシング、ダイシング,ドリルダウンなどのインタラクティブな操作によって多次元分析を行い、意思決定を支援する。
エニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。
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結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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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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