重要度：B 論点：構造化・非構造化データ
問1：文書・画像・音声のように定型的な構造を持たないデータはどれか。
- A：半構造化データ
- B：構造化データ
- C：非構造化データ
【第1問：正解と解説】
正解：C
【解説】
・A：半構造化データはタグ等で一定の意味付けがされたXML・JSON等で、まったく構造を持たない非構造化データとは異なる。
・B：構造化データは行と列で表現でき関係DBで扱いやすいデータで、定型構造を持たない非構造化データとは逆である。
・C：正解はCです。非構造化データは行列で表しにくい。中間にタグ等で意味付けした半構造化データ(XML・JSON)がある。【試験対策】定型構造なし=非構造化。
関連過去問：R5,問4
重要度：C 論点：尺度水準
問2：血液型や性別のように、区分するだけで大小・間隔に意味のない尺度はどれか。
- A：間隔尺度
- B：名義尺度
- C：順序尺度
【第2問：正解と解説】
正解：B
【解説】
・A：間隔尺度は差(間隔)が等しく意味を持つ尺度で、区分のみの名義尺度とは異なる。
・B：正解はBです。順序に意味=順序尺度、間隔が等しい=間隔尺度、比率にも意味=比率尺度。【試験対策】区分のみで大小なし=名義尺度。
・C：順序尺度は順位に意味がある尺度で、大小に意味のない名義尺度とは異なる。
関連過去問：基礎知識
重要度：C 論点：ビッグデータの3V
問3：ビッグデータの特徴を表す3つのVの組合せとして正しいものはどれか。
- A：Value・Vision・Version
- B：Volume(量)・Variety(多様性)・Velocity(速度)
- C：Volume・Value・Victory
【第3問：正解と解説】
正解：B
【解説】
・A：Value・Vision・Versionは3Vの標準的な組合せではない。
・B：正解はBです。大量・多様・高速に生成されるデータを指す。【試験対策】3V=量・多様性・速度。
・C：Victoryは3Vに含まれず、標準の3VはVolume・Variety・Velocityである。
関連過去問：基礎知識
重要度：A 論点：データウェアハウス
問4：分析目的で複数システムのデータを統合・蓄積した大規模データベースはどれか。
- A：データマート
- B：データウェアハウス(DWH)
- C：データレイク
【第4問：正解と解説】
正解：B
【解説】
・A：データマートは特定用途に切り出した小規模なデータ集合で、全社的に統合蓄積するDWHとは規模が異なる。
・B：正解はBです。DWHは時系列で蓄積し分析に用いる。特定用途に切り出した小規模データがデータマート。【試験対策】分析用に統合蓄積=DWH。
・C：データレイクは未加工のデータを蓄える基盤で、整形・統合済みで格納するDWHとは異なる。
関連過去問：R7,問16／R3,問8
重要度：A 論点：ETL
問5：データの抽出・変換・書き出しを行い、DWH等へ統合するための処理はどれか。
- A：ETL(Extract・Transform・Load)
- B：OLAP
- C：BI
【第5問：正解と解説】
正解：A
【解説】
・A：正解はAです。ETLは元データを抽出・整形・格納する。【試験対策】抽出・変換・格納=ETL。
・B：OLAPは多次元データを対話的に分析する処理で、データを抽出・変換・格納するETLとは異なる。
・C：BIはデータを分析・可視化して意思決定を支援する仕組みで、統合のための前処理を担うETLとは異なる。
関連過去問：R7,問16／R3,問8
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