データマイニングの問題と解説 | ITパスポート

正解：ア

各選択肢の解説

アデータマイニング
正解。データマイニングは、大量にたまったデータを統計や機械学習の手法で掘り下げ、人が想定していなかった規則性や関係を見つけ出す取組みです。一緒に買われやすい商品の組合せを探す分析は、その代表例です。
イテキストマイニング
誤り。テキストマイニングは、問合せ記録や口コミなどの文章を対象に、単語へ分けて出現の傾向や語の結び付きを取り出す分析です。同じマイニングでも扱う材料が自由な文章であり、項目のそろった購買履歴ではありません。
ウアノテーション
誤り。アノテーションは、AIに学習させるデータへ「これは猫」といった正解のラベルを人が付ける下準備です。人がデータに意味づけをする作業であり、機械にデータを解析させて規則性を発見させる分析ではありません。
エ名寄せ
誤り。名寄せは、表記のゆれなどで別々に登録された同じ顧客のデータを、同一と判断して一つにまとめる作業です。分析の前にデータを整える工程であり、商品の買われ方の規則性を取り出す分析そのものではありません。

マイニング（mining）は採掘のことです。「この商品の売上を確かめたい」と狙いを決めて集計するのではなく、たまっているデータを片端から掘って、思ってもみなかった関係が出てこないかを探すのがデータマイニングです。

レシート1枚1枚は何の変哲もない記録でも、数百万枚を並べると「平日の夜だけこの2品が一緒に売れている」といった傾向が浮かび上がります。人が全部を見て気づくのは不可能なので、機械に探させます。

ただし出てくるのはあくまで「一緒に起きやすい」という関係です。片方がもう片方の原因だとは限らないので、施策に移す前に確かめる必要があります。

用語	何をするか
データマイニング	大量のデータを解析し、人が気づかない規則性や関係を見つける
テキストマイニング	文章を単語に分け、出現の傾向や語の結び付きを取り出す
アノテーション	AIの学習データに、正解となるラベルや意味づけを付ける
名寄せ	表記のゆれを吸収し、同じ対象のデータを一つにまとめる

2つのマイニングは対象で見分けます。数値や項目のそろったデータならデータマイニング、自由に書かれた文章ならテキストマイニングです。