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情報処理安全確保支援士令和4年度 春期午前I9

令和4年度 春期 情報処理安全確保支援士 午前I9

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

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
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
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
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

展開
解説Layer 1

データマイニングは、大量に蓄積されたデータの中から、統計学や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、相関関係などを発見する技術です。これにより、未来の予測や意思決定に役立つ知見を得ることが目的とされます。

この解説は?
この解説は AI 生成です(詳細)

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

最終更新:

分野「データベース」の学習ポイント

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何が問われるか
正規化・SQL・トランザクション特性(ACID)・同時実行制御・分散DBの基本。
学習の進め方
ER 図 ⇄ 関係スキーマ ⇄ SQL の3者を行き来できるよう演習。3NF までの正規化を手で実行できると強い。
関連キーワード
正規化SQLACIDトランザクションロックデッドロックER図
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