基本情報技術者試験「データマイニング」の問題
小売店の大量の購買履歴を分析し『商品Aを買う客は商品Bも一緒に買う傾向が強い』といった併買の規則性を見つけ出す手法はどれか。
ア似た性質のデータを群にまとめるクラスタリング
イ併買など項目間の共起規則を見つける相関ルール分析
ウ過去の数値から将来値を当てはめる回帰分析
エ正解ラベル付きデータで境界を学ぶ分類
正解
イ．併買など項目間の共起規則を見つける相関ルール分析
相関ルール分析(アソシエーション分析)は『商品Aを買う人はBも買う』という項目間の共起規則を見つける手法で、バスケット分析とも呼ばれる。設問の併買規則の抽出に一致するため正しい。
?選択肢ごとの解説
ア ×クラスタリングは似た性質のデータを群にまとめる手法で、項目間の併買規則を見つけるものではない。
イ ○相関ルール分析(アソシエーション分析)は『商品Aを買う人はBも買う』という項目間の共起規則を見つける手法で、バスケット分析とも呼ばれる。設問の併買規則の抽出に一致するため正しい。
ウ ×回帰分析は数値の関係をモデル化して将来値を予測する手法で、共起する商品の組合せを抽出する手法ではない。
エ ×分類は正解ラベル付きデータから判別境界を学ぶ教師あり学習で、ラベルなしで併買規則を発見する手法とは異なる。
✎くわしく
相関ルール分析は支持度・確信度・リフト値といった指標で規則の強さを評価する。教師なしのデータマイニング手法で、商品配置や推薦に活用される。クラスタリングと同じ教師なしでも『群分け』か『規則抽出』かで目的が異なる。
✓本番での押さえどころ
試験のコツ
『一緒に買われる=併買=相関ルール(バスケット分析)』と即断する。指標は支持度・確信度・リフト。
覚え方
『おむつとビール』の有名事例=相関ルール分析、と紐づけて覚える。
よくある誤り
クラスタリング(群分け)と相関ルール分析(規則抽出)を混同しやすい。出力が『グループ』か『AならばB規則』かで区別する。
技術要素の他の問題
ビッグデータの特性を表す3Vのうち、データが生成・流入する速さに着目した要素はどれか。あらかじめ正解ラベルを与えず、データ間の類似度に基づいて自動的にいくつかの群に分ける機械学習の手法はどれか。エージェントが環境の中で行動し、その結果として得られる報酬を最大化するように試行錯誤を通じて方策を学習する手法はどれか。ニューラルネットワークを多層化した機械学習の手法であるディープラーニング(深層学習)に関する記述として、最も適切なものはどれ…機械学習モデルが訓練データには非常によく適合する一方、未知の新しいデータに対しては精度が低くなる現象を何というか。大量のテキストを学習し、入力された文章に続く自然な文を確率的に予測して新しい文章を生成する技術を最もよく表すものはどれか。
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ukamiru 過去問 · 基本情報技術者試験 · fe-a3-0305