データベース応用と分析技術

要点と定義

分析用データと分析技術　データウェアハウスは分析用データを蓄積する基盤、データマートは部門や目的に応じて扱いやすくした分析用データ、OLAPは多次元の切り口から対話的に分析する技術です。データマイニングは、大量の蓄積データを解析し、有用なパターンや規則性を発見することです。ニューラルネットワークは分析手法の一例であり、必須ではありません。提示されたシラバス抜粋では、これらをデータ分析と有効活用の技術として扱っています。データマイニングの定義と手法の例を区別することが、出題の正答判断に必要です。

検索結果の評価　過去の出題で扱った補足として、適合する全データ件数を a、検索結果に含まれる適合データ件数を b、検索結果の総件数を c とすると、再現率は b/a、精度は b/c です。たとえば、適合する全データが40件、検索結果に含まれる適合データが16件、検索結果の総数が20件なら、再現率は16/40、精度は16/20です。再現率は適合データをどれだけ拾ったか、精度は検索結果のうちどれだけ適合したかを見るため、分母が異なります。この指標の式は提示されたシラバス抜粋には明記されておらず、出題での正答判断を裏付ける過去の出題で扱った補足です。

OLAPの切り口　OLAPでは、分析対象を複数の軸で見ます。スライスは軸の値を一つに固定して対象を絞る操作、ダイスは軸や条件の組合せを変えて別の観点から見る操作です。商品と地域で見ていたデータを、商品と顧客区分で見るように切り替えるならダイスです。ドリルダウンはより細かな階層へ掘り下げ、ロールアップはより大きな粒度にまとめます。分析軸の組合せを変えたかどうかが、ダイスを選ぶ判断点です。OLAP自体は提示されたシラバス抜粋にありますが、各操作の詳細は過去の出題で扱った補足です。

イベントストリームの処理　CEPは、連続して届くイベントを監視し、あらかじめ定めた条件やイベントの組合せに合致したときに処理を行う方式です。たとえば、倉庫の温度イベントが設定した条件に合えば、担当者への通知を発生させる、といった使い方を考えられます。提示されたシラバス抜粋にはビッグデータとストリーミングデータがありますが、CEP自体の明記はありません。条件に合致したイベントへの処理という説明は、過去の出題で扱った補足です。

分散問合せとブラウザー内のデータ　分散データベースでは、サイト間でデータをやり取りして問合せを実行する場合があります。過去の出題で扱った補足であるセミジョイン法では、結合に必要な列値を相手側へ送り、相手側で結合候補を絞り、その結果を戻して最終結合します。表全体をそのまま送る説明とは異なります。提示されたシラバス抜粋には分散データベースと分散問合せがありますが、セミジョイン法の明記はありません。

Indexed Database APIは、ブラウザー内でデータを保存・検索するためのAPIで、トランザクションを扱います。過去の出題で扱った補足であり、提示されたシラバス抜粋に同APIの明記はありません。データベース接続用のAPIなどと区別するには、ブラウザー内の保存・検索とトランザクションという特徴を押さえることが判断に必要です。

適用条件と例

OLAPのスライスは、指定した軸の値に一致するデータだけを残します。たとえば、四半期・支店・サービス別の実績から「第２四半期」に固定すれば、その四半期の行だけが対象です。集計値を作るかどうかではなく、指定した値に合う行を絞り込む操作です。