パターン発見

パターン発見は、大量データから、頻出する組合せ、クラスタ、時系列・系列規則、相関構造、例外など、繰返し現れ、予測・説明・意思決定に役立つ規則性の候補を探索する分析活動です。

■ 試験で押さえるポイント

• アソシエーション分析、クラスタリング、系列パターン、トピック抽出、異常検知などを、データ形式と目的に応じて使います。

• 探索前に欠損・重複・尺度を整え、支持度、効果量、安定性などで、単に件数が多いだけの規則と有用な規則を区別します。

• 大量の候補を試すと偶然のパターンが見つかるため、別期間・別標本で再現性を確認し、多重比較や過学習に注意します。

• 発見パターンは因果関係を自動的に意味せず、業務知識、費用、倫理、公平性を踏まえて施策実験で検証します。

■ 選択肢での判断ポイント

既知条件だけを集計するのでなく、データ中の未知の規則性を探索します。発見＝因果証明・将来保証ではありません。

例: 故障ログから「温度上昇→振動増加→3日以内の停止」という系列を発見しても、別設備群で再現するか確認してから保全規則へ使います。