今日の気づき 〜はひふへほ〜

今日気づいたことを、軽いタッチで、コミカルに表現してみました。 パソコンやITに関することも時々書いています。           

データマイニング

平成31年度春期 基本情報技術者試験問題 問18

問18

データ検索時に使用される、理想的なハッシュ法の説明として、適切なものはどれか。

ア キーワード検索のヒット率を高めることを目的に作成した、一種の同義語・類義語リストを用いることによって、検索漏れを防ぐ技術である。

イ 蓄積されている膨大なデータを検索し、経営やマーケティングにとって必要な傾向、相関関係、パターンなどを導き出すための技術や手法である。

ウ データとそれに対する処理を組み合わせたオブジェクトに、認識や判断の機能を加え、利用者の検索要求に対して、その意図を判断する高度な検索技術である。

エ データを特定のアルゴリズムによって変換した値を格納アドレスとして用いる、高速でスケーラビリティの高いデータ検索技術である。




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平成31年度春期 応用情報技術者試験問題 問3

問3

AIにおけるディープラーニングに関する記述として、最も適切なものはどれか。

ア あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を 重ねることによって、複雑な判断をできるようにする。

イ 大量のデータからまだ知られていない新たな規則や仮説を発見するために、想定値から大きく外れている例外事項を取り除きながら分析を繰り返す手法である。

ウ 多様なデータや大量のデータに対して、三段論法,、統計的手法やパターン認識手法を組み合わせることによって、高度なデータ分析を行う手法である。

エ 知識がルールに従って表現されており、演繹手法を利用した推論によって有意な結論を導く手法である。



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平成29年度秋期 応用情報技術者試験問題 問30

問30
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。

 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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平成29年度春期 応用情報技術者試験問題 問30

問30
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。

 ア 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
 イ 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
 ウ 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
 エ 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



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