データマイニングとウェブマイニング

ある通販会社が、蓄積したデータから売上を伸ばす手がかりを探している。データマイニングやウェブマイニングの活用に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。

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解説

正解D

ポイント

データマイニングは大量のデータから未知の有用なパターンを見つける技術で、Web上のデータに適用したものがウェブマイニングです。

選択肢ごとの解説

A

適切

アソシエーション分析は、同時に買われやすい商品の組み合わせなどを、大量の取引データから見つけます。結果は、売り場の配置や「この商品を買った人はこちらも」といった推薦に生かせます。
B

適切

ウェブマイニングは、Web上のデータにデータマイニングの技術を適用するものです。アクセスログなど利用の記録を分析するものは、ウェブ利用マイニングと呼ばれます。
C

適切

Webページの文章など、内容そのものを分析するものはウェブコンテンツマイニングと呼ばれます。ほかに、ページ間のリンクの構造を分析するウェブ構造マイニングもあります。
D

不適切 ◯ 正解

データマイニングの大きな目的は、大量のデータから、人が事前に想定していなかった有用なパターンや傾向を見つけ出すことです。仮説の検証だけでなく、新しい仮説を得るための探索にも使われます。

試験での狙われ方

データマイニングとウェブマイニングの対象データの違いや、ビッグデータとの関係を事例で問う形がよく見られます。

関連用語

データマイニング、ウェブマイニング、ビッグデータ

参考

G検定試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版（技術分野項目4 知識表現とエキスパートシステム） 2026年10月30日閲覧
Fayyad, Piatetsky-Shapiro and Smyth, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases (1996) 2026年10月30日閲覧
Kosala and Blockeel, Web Mining Research: A Survey (2000) 2026年10月30日閲覧
Agrawal, Imieliński and Swami, Mining association rules between sets of items in large databases (1993) 2026年10月30日閲覧

オリジナル問題（過去問ではありません） AIで作成人による確認：未誤りを報告

出典と作成について

作成：ウカトレ編集部（AIで作成し、別のAIが一次資料と照合。手順は編集方針）

公開日：2026年10月30日最終更新日：2026年10月30日最終確認日：2026年10月30日

シラバス第1.4版技術4「知識表現とエキスパートシステム」の問題です。