DS検定～模擬試験④～ 2024年12月7日 ailearn 1. データを説明する際に「ヒートマップ」を使用する主な目的は次のうちどれですか？ 時系列データの変化を示す 2次元データのパターンや相関を視覚化する カテゴリデータの分布を示す 外れ値を特定する None 2. モデルのデプロイ後に予測結果をリアルタイムで提供する際、必要とされる機能として最も適切なものは次のうちどれですか？ バッチ処理機能 REST APIまたはgRPCの提供 モデルの再トレーニング機能 データ可視化ダッシュボード None 3. 本番環境で使用されているモデルが突然精度低下を起こした場合、考えられる原因として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルのハイパーパラメータが変更された。 トレーニングデータが削除された。 モデルのアルゴリズムが過学習を起こした。 データドリフトが発生した。 None 4. 相関関係を持つ2つの変数間の因果関係を説明する際に避けるべきことは次のうちどれですか？ 相関関係を強調する グラフを使用して視覚的に説明する 相関係数を用いる 因果関係がない場合も因果関係があると主張する None 5. データの散らばり具合を示す指標である「標準偏差」は、次のうちどのような意味を持ちますか？ データの平均値 データの中央値 データが平均からどれだけ離れているかを示す データの最大値と最小値の差 None 6. 「モデルのバイアス-バリアンストレードオフ」が示す課題は次のうちどれですか？ 高精度なモデルを作るほどコストが増加する モデルがシンプルすぎると過学習が発生する モデルが複雑すぎると過学習が発生し、シンプルすぎると学習不足になる モデルが一度構築されると修正できない None 7. データを説明する際に、棒グラフを選択する最も適切な状況は次のうちどれですか？ カテゴリごとの比較を行いたい場合 時系列データの変化を表現したい場合 変数間の相関を示したい場合 データの分布を示したい場合 None 8. データ共有において、SFTP（Secure File Transfer Protocol）が選ばれる主な理由は次のうちどれですか？ リアルタイムでのデータストリームが可能であるため。 非構造化データの転送ができるため。 データ転送の高速性を優先しているため。 データ転送のセキュリティが強化されているため。 None 9. 「過学習（オーバーフィッティング）」を防ぐために、次のうちどの方法が適切ですか？ データを増やすか、正則化を行う 訓練データのみを使用してモデルを評価する モデルの複雑さを高める テストデータを増やす None 10. モデルの評価において、「再現率」とは何を示しますか？ モデルが正しく予測した正解の割合 モデルが間違ったクラスに分類した割合 モデルが全体として正しく予測した割合 モデルが正しく予測したクラス内で、実際にそのクラスに属するものの割合 None 11. 分析結果の評価において最も重要な要素は次のうちどれですか？ 結果が直感的にわかりやすいこと 分析が効率的に行われたかどうか 分析結果がビジネスの目的に一致していること 分析に使用したツールが最新であること None 12. モデルの利活用において、予測精度の評価に使われる指標の一つはどれですか？ 平均二乗誤差 (MSE) パラメータ数 サンプル数 分散 None 13. 2つのカテゴリ変数間の関係性をデータフレームで確認したい場合、最も適切な方法は次のうちどれですか？ クロス集計表を作成する 散布図を作成する ヒストグラムを作成する 箱ひげ図を使用する None 14. モデルが本番環境で意図しないバイアスを持つ可能性を最小限に抑えるためには、次のどの手法が有効ですか？ データの前処理のみを行う データのバランスを取る モデルの複雑さを増す モデルのハイパーパラメータを固定する None 15. 次のうち、データを説明する際に避けるべき行動はどれですか？ 結論をデータに基づいて示す データを過度に装飾して印象操作する グラフを使って説明する データの出典を明示する None 16. モデルの性能を検証するために、データセットを訓練データとテストデータに分割する理由は何ですか？ データ量を増やすため モデルが過学習しているかを評価するため データの正規性を確保するため 訓練データの分散を減らすため None 17. データの正規性を説明するために最もよく使用されるグラフは次のうちどれですか？ 散布図 Q-Qプロット 棒グラフ 円グラフ None 18. データの不均衡を解消するために、「オーバーサンプリング」を行う利点は次のうちどれですか？ 少数クラスのデータを増やすことで、クラスのバランスを保つことができる データの精度を向上させるため データセット全体のサイズを減少させるため カテゴリデータを自動的に数値に変換できるため None 19. データ加工において、「ワンホットエンコーディング」を適用した場合のデータの特徴として正しいものは次のうちどれですか？ カテゴリ変数を1つの数値で表現する。 カテゴリ変数ごとに個別の二値変数を作成する。 カテゴリ変数を平均値で補完する。 カテゴリ変数を時系列データに変換する。 None 20. データ加工において、データを正規化する主な目的は何ですか？ データの冗長性を減らし、整合性を保つこと データの計算速度を上げること データを暗号化すること データのサイズを圧縮すること None 21. 回帰モデルの説明において「決定係数（R²）」が示す意味として正しいものは次のうちどれですか？ モデルの精度がどれほど高いかを示す指標 モデルのデータのばらつきが大きいことを示す指標 モデルの変数の相関が弱いことを示す指標 モデルの適合度が低いことを示す指標 None 22. データ共有において、「非構造化データ」として適切な例は次のうちどれですか？ SQLデータベースのテーブル CSVファイル 画像ファイル JSON形式のログデータ None 23. データ共有における「データカタログ」の主な機能は次のうちどれですか？ データを暗号化し、セキュリティを強化する データの処理速度を最適化する データベースのスケーリングを行う データの内容や構造に関する情報を集約し、ユーザーが適切なデータを発見できるようにする None 24. 欠損データが発生している場合、欠損の発生パターンに応じて適切な処理方法を選択することが重要ですが、データが「完全にランダムに欠損している」場合に適切な処理方法はどれですか？ データを無作為に削除する 欠損部分を平均値で補完する 欠損部分を推測して補完する 欠損部分をそのまま残す None 25. モデルの「正則化（regularization）」とは何を指しますか？ モデルの複雑さを増やして、精度を向上させる手法 モデルのパラメータを制約することで、過学習を防ぐ手法 モデルの学習速度を速める手法 データの分布を正規化する手法 None 26. 次のうち、「ロジスティック回帰分析」を使用する際に最も適切な場合はどれですか？ 目的変数がカテゴリカルデータの場合 目的変数が連続値の場合 データが時系列データの場合 データが相関していない場合 None 27. ハイパーパラメータチューニングにおいて、「グリッドサーチ」が適用される主な目的は何ですか？ モデルのトレーニングデータを増やすため モデルの精度を評価するため ハイパーパラメータの最適な組み合わせを探索するため テストデータを生成するため None 28. データを「説明する」ときに最も重要なポイントの1つは次のうちどれですか？ データを使わず、主観的な意見を述べる データを細かく説明せずに要約を省く データの出典を示さない 結論に基づいた根拠をデータとして示す None 29. データの「異常値」を説明する際に使用する適切な手法は次のうちどれですか？ 平均値を強調する 外れ値を無視する 箱ひげ図を使って外れ値を視覚的に示す 外れ値を削除して説明する None 30. モデルの解釈性を向上させるために「SHAP」を利用する際、どのような情報が得られますか？ 各予測に対する特徴量の貢献度。 モデルの全体的な構造と重み。 データセットの欠損値の補完方法。 モデルのハイパーパラメータ最適化手順。 None 31. 分析評価における「ベイズ最適化」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 全てのパラメータの組み合わせを網羅的に探索するため 少ない試行回数で最適なハイパーパラメータを見つけるため モデルの精度を向上させるためのデフォルト手法であるため 決定木に特化しているため None 32. クラスが不均衡なデータセットにおいて、モデルのパフォーマンスを正確に評価するために推奨される指標は次のどれですか？ 精度 AUC-ROC 平均絶対誤差 マクロF1スコア None 33. 分析評価において「A/Bテスト」を実施する際、最も重要な前提条件は次のうちどれですか？ 対象群と実験群がランダムに分割されていること 全てのユーザーが同じテストに参加すること 実験終了後に全てのデータを削除すること テストの結果を公開しないこと None 34. 分析評価における「F1スコア」とは何を表していますか？ モデルの計算速度 データセットのサイズとモデルの適合性 モデルの訓練時間 精度と再現率の調和平均 None 35. データ加工で、「IQR（四分位範囲）」を用いて外れ値を検出する際の計算手順として正しいものは次のうちどれですか？ データの平均値と標準偏差を求め、2倍の標準偏差を超えるデータを外れ値とみなす。 第1四分位数（Q1）と第3四分位数（Q3）を計算し、IQRの1.5倍範囲を超えるデータを外れ値とみなす。 データを正規化した後、0～1の範囲に収まらないデータを外れ値とみなす。 クラスタリングを実施し、どのクラスタにも属さないデータを外れ値とみなす。 None 36. モデルにおける「バイアス-バリアンストレードオフ」とは何を指しますか？ モデルのバイアスとバリアンスのバランスを取ること モデルの計算速度と精度のバランスを取ること データのサイズとモデルの複雑さを調整すること データの分散を減らすための手法 None 37. データ加工で、カテゴリ変数を数値データに変換する手法として正しいものはどれですか？ 正規化 ワンホットエンコーディング 標準化 フィルタリング None 38. データ共有の際に「分散ファイルシステム」を利用する利点は次のうちどれですか？ データを圧縮して保存できる データをリアルタイムで共有できる データの完全性を保証できる 大規模データを複数のサーバーに分散して保存することで、処理速度を向上させることができる None 39. データ共有の場面で、パブリッククラウド環境を使用する際の主なリスクは次のうちどれですか？ データの保存容量が制限されること データのセキュリティとプライバシーの確保が難しいこと データのバックアップが不要になること データの形式が変更されること None 40. クロスバリデーションの主な目的は何ですか？ モデルの性能を評価し、過学習を防ぐこと モデルのパラメータ数を減らすこと モデルの複雑さを増やすこと モデルの学習速度を速めること None 41. アンサンブル学習の手法として、「ブースティング」と「バギング」の主な違いは次のうちどれですか？ ブースティングは並列処理、バギングは逐次処理を行う。 ブースティングは弱学習器を直列的に学習させ、バギングは並列的に学習させる。 バギングはモデルのバイアスを低減し、ブースティングは分散を低減する。 ブースティングはランダム性を導入し、バギングは強いモデルを用いる。 None 42. 次のうち、モデルのハイパーパラメータを調整する手法はどれですか？ ロジスティック回帰 決定木 正規化 グリッドサーチ None 43. Lasso回帰におけるL1正則化の主な効果はどれですか？ モデルの重みを全て大きくする モデルの重みを小さくして、特定の特徴量をゼロにする 特徴量の相関を強化する モデルの学習速度を遅くする None 44. 「主成分分析（PCA）」の主な目的は次のうちどれですか？ データの平均値を求める データの相関関係を調べる データの欠損値を補完する データの次元を削減し、主要な特徴を抽出する None 45. データの正規性を確認するために使用される統計手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ カイ二乗検定 ピアソンの相関係数 シャピロ・ウィルク検定 クラスタリング None 46. 多クラス分類問題における評価指標として適切なものは次のどれですか？ 精度 平均二乗誤差（MSE） 決定係数 マクロ平均F1スコア None 47. 決定木モデルにおいて、各ノードに分岐する際の基準としてよく使われる指標はどれですか？ 標準偏差 相関係数 ジニ係数 決定係数 None 48. 特徴量選択の手法として「逐次後退選択法（Backward Elimination）」を使用する利点は次のうちどれですか？ 全ての特徴量を保持しながらモデルの精度を最大化できる 最も重要でない特徴量を順次削除し、最適な特徴量セットを見つけることができる 特徴量の数を増やすことでモデルの過学習を防ぐことができる カテゴリカルデータを自動的に数値に変換できる None 49. データの「信頼区間」を説明する際に重要なポイントは次のうちどれですか？ 信頼区間はデータの中央値を示す 信頼区間は母集団のパラメータが特定の範囲にある確率を示す 信頼区間はデータが完全に正規分布していることを示す 信頼区間はデータの外れ値を無視する None 50. モデルの公平性を確保するために行うべきアプローチとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 学習データセットに存在するバイアスを削除または調整する。 学習データセットをランダムに選択して再トレーニングする。 モデルの精度が最大化するようにハイパーパラメータを調整する。 モデルの予測を一部修正する手動プロセスを追加する。 None 51. 時系列データの予測結果を説明する際に、データのトレンドや季節性を強調するために最も適したグラフは次のうちどれですか？ 折れ線グラフ 散布図 棒グラフ 円グラフ None 52. 以下のPythonコードを使用して、「欠損値の補完」を実行する際に、fillna() の引数として適切な値を指定することで、各列の平均値で補完するコードとして正しいものは次のうちどれですか？ import pandas as pddata = {'col1': [1, None, 3], 'col2': [4, 5, None]}df = pd.DataFrame(data)# 欠損値補完df_filled = df.fillna(_____) 0 df.median() df.mean() method='bfill' None 53. データを効果的に説明するために最も重要なステップは次のうちどれですか？ データを大量に提示する データの背景や目的を明確にし、ストーリーを持たせる グラフを多用する 専門用語を使う None 54. 予測モデルを本番環境にデプロイする際、APIの利用が推奨される理由は何ですか？ モデルのスケーラビリティを向上させるため モデルの再学習が不要になるため モデルのパフォーマンスが向上するため モデルのパラメータを固定するため None 55. 時系列データにおける「移動平均（Moving Average）」の主な目的は次のうちどれですか？ データの欠損値を補完する データの分布を正規化する データのノイズを除去し、トレンドを明確にする データをランダムにシャッフルする None 56. データ加工において、非線形な特徴量をモデルに取り入れるために一般的に使用される手法は次のうちどれですか？ Zスコアを計算する ワンホットエンコーディングを行う 多項式特徴量（Polynomial Features）を作成する 正規化を行う None 57. データの標準化と正規化の違いとして、正しい説明は次のうちどれですか？ 標準化はデータを範囲0から1に変換し、正規化はデータの平均を0にする 標準化は数値データにのみ適用され、正規化はカテゴリデータに適用される 標準化と正規化は同じ操作を指す 標準化はデータを平均0、標準偏差1にスケーリングし、正規化はデータを指定された範囲にスケーリングする None 58. 欠損データの補完手法として「多重代入法（Multiple Imputation）」が有効な理由は次のうちどれですか？ 複数の補完値を生成して欠損データを複数回補完し、不確実性を考慮できるため 補完値をランダムに生成して、不確実性を減少させるため データを完全に削除して、不確実性を排除するため 欠損データが存在しても、モデルの精度に影響しないため None 59. データの説明において、偏りを防ぐために考慮すべき重要な要素は次のうちどれですか？ データが全体を代表するかどうかを確認する データを無作為に削除する データの一部のみを使用して説明する 主観的な意見を混ぜる None 60. 散布図で2つの変数間の相関を観察したところ、データがほぼ一直線に並んでいる場合、相関係数は次のうちどれに最も近い値をとると考えられますか？ 0 -1 -0.5 1 None 61. データ共有において、データの「キャッシュ」を利用する主な目的は次のうちどれですか？ データの圧縮を行い、保存スペースを節約するため データのアクセス権を管理するため データの暗号化強度を高めるため 頻繁にアクセスされるデータの応答時間を短縮するため None 62. 「ファイル共有サービス」で一般的に使用されるプロトコルは次のうちどれですか？ SMTP FTP IMAP HTTP/2 None 63. データ共有プロセスにおいて、「データ所有権」の管理が重要な理由は次のうちどれですか？ データの使用範囲や責任範囲を明確にすることで、法的リスクを回避するため データの圧縮率を向上させるため データの形式を変換するため データを暗号化して転送するため None 64. モデルの学習において、「早期終了（Early Stopping）」が適用される主な目的は次のうちどれですか？ 学習データを効率的に使用するため。 モデルの過学習を防ぐため。 モデルの収束速度を向上させるため。 モデルのハイパーパラメータを自動調整するため。 None 65. モデルの汎化性能を評価するために行う手法の一つはどれですか？ 正則化 モデルの再トレーニング クロスバリデーション モデルの複雑化 None 66. データ共有プラットフォームで「マルチテナントアーキテクチャ」が使用される理由は次のうちどれですか？ 複数のユーザーが同一のシステムを共有しながらも、データを分離して管理できるため データの暗号化を自動的に行うため データの圧縮を効率化するため データベースのクエリを高速化するため None 67. モデルのパフォーマンスを評価するためにROC曲線を使用する主な目的は何ですか？ モデルの予測値を確認するため モデルの複雑さを測定するため モデルがどのようにクラスを区別するかを評価するため モデルの正確な予測確率を示すため None 68. データの不均衡に対処するための「アンダーサンプリング」の主なデメリットは次のうちどれですか？ データの一部を削除するため、重要な情報が失われるリスクがある データが増えることで処理時間が長くなる データの不均衡をさらに悪化させる可能性がある モデルの精度が低下する可能性がある None 69. モデル評価において「損失関数」の役割は次のうちどれですか？ モデルが予測した値と実際の値の誤差を数値化するため モデルの正答率を評価するため モデルの実行速度を計測するため モデルのパラメータを最適化するため None 70. 「ハイパーパラメータのチューニング」において「ランダムサーチ」の利点は次のうちどれですか？ すべてのハイパーパラメータの組み合わせを試すことができる グリッドサーチに比べて計算コストを抑えながら、広範な探索ができる 決定木モデルに特化したチューニング方法である データセット全体を使って評価できる None 71. データセットにおいて、目的変数が連続値である場合に使用される最も一般的なモデルは次のうちどれですか？ ロジスティック回帰 決定木 線形回帰 クラスタリング None 72. データ加工における「ラグ特徴量（Lag Features）」とは、次のうちどれを意味しますか？ 過去のデータを基に生成される新しい特徴量 特定の特徴量の欠損を補完するための手法 カテゴリデータを数値に変換するための手法 時系列データをリアルタイムで処理するためのアルゴリズム None 73. データの標準化（Standardization）において、最も一般的に使用される手法は次のうちどれですか？ ワンホットエンコーディング Zスコア変換 ターゲットエンコーディング ログ変換 None 74. 「リッジ回帰」がL2正則化を使用する主な理由は次のうちどれですか？ モデルのパフォーマンスを向上させるため モデルのトレーニング速度を向上させるため モデルの評価基準を単純化するため モデルの過学習を防ぐためにパラメータを制約するため None 75. モデルの「ブラックボックス」問題とは何ですか？ モデルの予測結果が解釈できないこと モデルがすべてのデータをランダムに処理すること モデルのパラメータが固定されていること モデルが正確な予測を常に行うこと None 76. 次のうち、「多重共線性」が回帰分析の結果に与える影響として最も適切な説明はどれですか？ 説明変数間に強い相関がある場合、回帰係数の解釈が不安定になる データの分布が正規分布でなくなる データの欠損値が増加する 外れ値の影響が強くなる None 77. モデルを本番環境にデプロイする際に、クラウドプラットフォームを利用する主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの再トレーニングが不要になる。 スケーラビリティと可用性が向上する。 モデルの精度が自動的に向上する。 モデルのバイアスが自動的に修正される。 None 78. 時系列データの分析において、データの「自己相関」を確認する理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データ間に因果関係があるかどうかを確認するため データが一定の間隔で繰り返すパターンを持つかどうかを確認するため データがすべて独立しているかを確認するため データの平均値を計算するため None 79. モデルの定期的なメンテナンスが重要である理由として最も適切なのは次のうちどれですか？ モデルのパフォーマンスが時間とともに低下する可能性があるため モデルの複雑さを常に増やすため モデルのハイパーパラメータを維持するため モデルがバイアスを持つことを防ぐため None 80. モデルの評価指標として、精度（accuracy）以外にモデルの性能を評価するために適切な指標はどれですか？ AUC-ROC 平均二乗誤差（MSE） p値 偏差 None 81. 変数間の因果関係を説明するために用いられる「因果モデル」の一例として最も適切なものは次のうちどれですか？ 散布図 中央値 ヒストグラム 因果推論モデル（Causal Inference Model） None 82. データ共有において、データの「レプリケーション」を行う目的は次のうちどれですか？ データの圧縮率を向上させるため データの暗号化を強化するため データの可用性を高め、システム障害時にもデータアクセスを確保するため データのフォーマットを標準化するため None 83. モデル構築において、特徴量の「スケーリング」が必要となる理由は次のうちどれですか？ モデルの学習速度を向上させるため。 特徴量間の相関を完全に排除するため。 すべてのモデルで絶対に必要な手順だから。 特徴量の単位やスケールが異なる場合に影響を均一化するため。 None 84. モデルの利活用において、バイアスとバリアンスのトレードオフはどのように関連していますか？ バイアスが高いほど、モデルの複雑さが増す バリアンスが高いほど、モデルは過学習しやすくなる バリアンスが低いほど、モデルは過学習しやすくなる バイアスが高いほど、モデルの精度が上がる None 85. データを説明する際、対象者の理解を促進するために考慮すべき要素は次のうちどれですか？ 対象者のバックグラウンドや専門知識レベル データの量 グラフの色彩 文字の大きさ None 86. サポートベクターマシン (SVM) では、カーネル関数を使用する主な理由は何ですか？ 非線形なデータを高次元空間に写像し、線形分離可能にするため 訓練データを効率的に処理するため データのスケーリングを容易にするため 過学習を防ぐため None 87. モデルがデータの相関に基づいて誤った予測を行わないようにするためには、次のどの手法が有効ですか？ クロスバリデーション 正則化 特徴選択 全て None 88. 「再現率」は何を示す指標ですか？ モデルが誤って予測したデータの割合 正解データのうち、モデルが正しく予測できた割合 モデルが正しく予測したデータのうち、最も重要なデータの比率 データを再利用できる能力 None 89. モデルを運用環境にデプロイする際に考慮すべき「レイテンシー」とは何ですか？ モデルの予測精度 モデルの再トレーニングにかかる時間 モデルの応答速度 モデルの学習に必要なデータ量 None 90. データ分析でよく使用される「分散分析（ANOVA）」の目的は何ですか？ 単一のグループの中央値を求める 2つの変数間の相関を確認する データの時系列分析を行う 複数のグループの平均値の差が有意かどうかを確認する None 91. 線形回帰モデルにおける「重み」とは何を指しますか？ 変数間の相関の強さ 説明変数に対する従属変数の影響度 変数の相対的な順序 データの分散の指標 None 92. データの分布が正規分布であるかどうかを視覚的に確認するために最も適切な方法は次のうちどれですか？ ヒストグラムを作成して分布を観察する 相関係数を計算する 箱ひげ図を使用する 散布図を作成する None 93. データの異常値（外れ値）を検出するために用いられる「箱ひげ図」の主な利点は次のうちどれですか？ 平均値を明確に表示する データの相関を示す 時系列データを示す 外れ値を視覚的に確認できる None 94. モデル評価において、「混同行列」が提供する情報は次のうちどれですか？ モデルの正確性、誤分類の内訳 モデルの学習曲線の進行状況 データセットの重複率 モデルのトレーニング時間 None 95. データ共有において、「メタデータ」の役割として正しいものはどれですか？ データの内容や構造に関する情報を提供する データを暗号化する データの圧縮アルゴリズムを指定する データをリアルタイムで同期する None 96. モデルの予測結果を解釈しやすくするための手法として適切なのはどれですか？ 正則化 SHAP（Shapley Additive Explanations） グリッドサーチ 正規化 None 97. データ加工において、特徴量の次元削減を行う主な目的は次のうちどれですか？ データの精度を向上させる データの欠損値を補完する データを完全に削除する データの次元数を減らし、計算コストを削減する None 98. データを扱う際に重要な「分位点」とは何を意味しますか？ データを特定の割合で区分した点 データの平均値 データの最大値と最小値の平均 データの標準偏差 None 99. モデルのパフォーマンスを向上させるために、次元削減が必要な場合に使用される手法はどれですか？ ランダムフォレスト PCA（主成分分析） ロジスティック回帰 k-近傍法 None 100. 分析評価のプロセスで「AUC（ROC曲線下の面積）」を使用する理由は次のうちどれですか？ モデルの処理速度を測定するため データセットのサイズを確認するため モデルの再現率を最適化するため モデルが様々な閾値でどの程度正確に分類できるかを測定するため None Time's up
