経営情報システム出題頻度 2/3
データマイニング
でーたまいにんぐ
定義
大量のデータから統計学やAI技術を用いて、有用なパターンや規則性を発見する技術。
詳細解説
データマイニングの手法には、分類（データをカテゴリに分類）、回帰（数値の予測）、クラスタリング（類似データのグループ化）、アソシエーション分析（関連性の発見、例：マーケットバスケット分析）、系列パターン分析（時系列でのパターン発見）がある。顧客分析、需要予測、不正検知、品質管理などのビジネス課題に活用される。CRISPDMが標準的なプロセスモデル。
「データマイニング」が出る問題に挑戦
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A社のEBITDAを算出する。営業利益1,200万円、減価償却費400万円、のれん償却額100万円である。EBITDAとして最も適切なものはどれか。
A社の財務データ：総資産20,000万円、有利子負債8,000万円、現預金2,000万円、EBITDA3,000万円。ネットデット・EBITDA倍率として最も適切なものはどれか。
EBITDA（利払い前・税引前・償却前利益）の意味として正しいものはどれか？
関連用語
よくある質問
Q. データマイニングとは何ですか？
A. 大量のデータから統計学やAI技術を用いて、有用なパターンや規則性を発見する技術。
Q. 中小企業診断士試験での位置づけは？
A. 経営情報システムの重要用語です。出題頻度は 2/3 （★2）。 中程度の頻度で出題されます。