DS検定～模擬試験④～ 2024年12月7日 ailearn 1. 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 2. 次のうち、データを説明する際に「ピボットテーブル」を使う主な利点は何ですか？ データを無作為に並び替えることができる データの正確性を低下させる データの可視化を自動的に行う データを簡単に集計し、視覚的に示すことができる None 3. 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 4. データ分析の評価指標として「R²（決定係数）」が示すものは次のうちどれですか？ モデルの精度が100%に近いこと モデルがデータの変動をどれだけ説明できるか モデルがデータに過適合している割合 モデルのエラーを最小化するための方法 None 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. モデルの利活用において、データが定期的に追加されるシナリオで推奨される手法はどれですか？ モデルの完全な再トレーニング 増分学習 モデルのパラメータ調整のみ データの削除 None 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. モデルのフェアネス（公平性）を評価する際に使用される指標として適切なものは次のうちどれですか？ 混同行列 クロスエントロピー デメトリックパリティ（Demographic Parity） 平均二乗誤差（MSE） None 15. 非対称なデータセットの中心傾向を表すために、最も適切な代表値は次のうちどれですか？ 中央値 平均値 最頻値 標準偏差 None 16. 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 17. データ共有における「API」の役割として正しいものはどれですか？ 異なるシステム間でデータをやり取りするためのインターフェース データを圧縮して送信する技術 データを暗号化して送信する技術 データの可視化を行う技術 None 18. 分析評価において、「リコール（再現率）」が高いことが重要とされる場面は次のうちどれですか？ クレジットカードのスコアリング 商品のおすすめエンジン 広告のクリック予測 健康診断でのがん検出 None 19. 精度と再現率を評価する際、精度とはどのような指標を示していますか？ 予測が正しい割合 モデルが外れ値を除外する能力 予測モデルの処理速度 モデルが予測しなかったデータの比率 None 20. 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 21. 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 22. 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 23. データをグループごとに分類し、それぞれの傾向を説明する際に最も適切な分析手法は次のうちどれですか？ 散布図 相関分析 クラスタリング 回帰分析 None 24. 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 25. データ共有において、「Snowflake」プラットフォームが支持される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データ共有が無料で行えるため。 セキュアかつシンプルにデータを他者と共有できるため。 データのスキーマを事前に固定する必要がないため。 クラウド以外の環境でも動作するため。 None 26. 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 27. モデルのフェアネス（公平性）を担保するために使用される評価手法はどれですか？ AUC-ROC バイアス検出ツール クロスバリデーション 精度評価 None 28. 「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 29. データの分布を把握するために、累積度数分布（CDF）を使用する場合、その主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの中央値を直感的に理解できる データの値が特定の範囲に収まる割合を確認できる データ間の相関関係を視覚化できる データの分散を計算できる None 30. 主成分分析（PCA）による次元削減の利点は次のうちどれですか？ データの欠損値を補完できる 特徴量のスケールを揃えることができる データの分散を最大化しながら次元数を削減できる 非線形関係を取り入れることができる None 31. 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 32. 分析評価において、モデルの「過適合（オーバーフィッティング）」を軽減するために効果的な手法は次のうちどれですか？ ドロップアウトやL2正則化を導入する モデルの複雑さを増やす 訓練データを削減する 精度を向上させるためにすべてのデータを使用する None 33. カテゴリ変数を数値に変換する際に、頻度ベースのエンコーディング手法を使用する利点は次のうちどれですか？ 全てのカテゴリを独立したバイナリ変数に変換できる 変換後のデータがモデルに対して高い予測力を持つ可能性がある カテゴリ数が多くてもメモリ効率が良くなる カテゴリ変数を削除してデータセットを縮小できる None 34. あるデータセットの2つの変数間の関係を可視化するために最も適切なグラフは次のうちどれですか？ ヒストグラム 散布図 箱ひげ図 円グラフ None 35. ヒストグラムの役割として正しいものは次のうちどれですか？ データの平均値を求めるため データの散らばり具合を視覚的に示すため データの因果関係を示すため データの時系列変化を示すため None 36. データを説明する際、適切なグラフの軸設定に関する最も重要な注意点は次のうちどれですか？ グラフの軸を省略することで見た目を簡潔にする 必ず軸の範囲を0から開始する データの特徴に応じて軸の範囲を適切に設定する 軸の範囲を最大値以上に設定する None 37. 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 38. データの欠損値（Missing Data）に対して、一般的に使用される処理方法として正しいものはどれですか？ 平均値や中央値で補完する データ全体を削除する データを逆順に並び替える データをランダムに入れ替える None 39. 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 40. 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 41. 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 42. データの代表値の一つである「中央値」はどのようなデータの特徴を表しますか？ データの最頻値 データの平均値 データを大小順に並べたとき、中央に位置する値 データの最大値と最小値の差 None 43. 「データ共有プラットフォーム」のスケーラビリティを向上させ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？ クラウドストレージのキャッシュ 圧縮アルゴリズムの変更 マイクロサービスアーキテクチャ データのファイル形式を変更する None 44. 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 45. 「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 46. 欠損値が多く存在するデータに対して、モデル化を行う前に推奨される処理方法は次のどれですか？ 欠損値の削除 多重代入法 平均補完 ラベルエンコーディング None 47. 大規模データセットにおいて、相関関係が高いとされる2つの変数が実際には因果関係を持たないことを示す概念は何ですか？ 分散分析 決定係数 標準偏差 偽相関 None 48. 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 49. データの相関関係を説明する際、散布図を使用した結果、明確な相関が見られない場合に考慮すべき最も適切な対応は次のうちどれですか？ データの他の変数を確認し、新たな相関を探す 相関がないと結論付けて分析を終了する 相関関係を人工的に作るためにデータを加工する 散布図を折れ線グラフに変更する None 50. 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 51. 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 52. 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 53. ランダムフォレストはどのようにして過学習を防いでいますか？ 少数の決定木を使用して、全てのデータを学習する 訓練データをシャッフルして多数の決定木を作成し、その平均を取る 1つの決定木を大きく成長させることで、データの特徴を完全に学習する 訓練データを正則化して、過学習を防ぐ None 54. 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 55. 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 56. 効果的なデータの説明における「データの可視化」の目的として正しいものは次のうちどれですか？ データを視覚的にわかりやすく伝える データを簡単に削除するため データを正確に分析するため データを隠すため None 57. 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 58. データ共有プラットフォームで「データのインタープリタビリティ（相互運用性）」を確保するために必要なものは次のうちどれですか？ 大規模なデータストレージ データの暗号化アルゴリズム データベースのスケーリング機能 標準化されたデータフォーマットとAPI None 59. 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 60. 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 61. 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 62. データの共有において、データの完全性と機密性を保つために使用される技術は次のうちどれですか？ 圧縮 暗号化 トークン化 フィルタリング None 63. クラウド環境において、異なるユーザー間でデータを共有する際に考慮すべき主要な課題は次のうちどれですか？ データのサイズと圧縮 データのファイル形式 データの権限管理とアクセス制御 データの可視化方法 None 64. 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 65. 多クラス分類問題において、「One-vs-Rest」戦略を使用する主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 各クラスのデータ量を均等にするため。 モデルが複雑な場合でも簡易な計算が可能になるため。 多クラス問題を複数の二値分類問題に分割することで解決を容易にするため。 クラス間の相関を最大化するため。 None 66. 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 67. 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 68. 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 69. 時系列データの分割において、「スライディングウィンドウ法」を使用する主な目的は次のうちどれですか？ データをランダムにシャッフルして分割する データの時間的な依存性を考慮して、連続したデータを扱うことができる データセット全体のサイズを削減する 時系列データを静的なデータに変換する None 70. 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 71. データの分布が時間とともに変わる場合、モデルのパフォーマンスを向上させるために推奨される手法はどれですか？ モデルのハイパーパラメータ調整 バッチトレーニング コンティニュアルラーニング モデルの複雑化 None 72. 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 73. データ共有において、「アクセストークン」が使用される主な理由は次のうちどれですか？ データ共有を暗号化するため。 データ共有のトラフィックを最適化するため。 データへのアクセス権限を一時的に付与するため。 データ共有の速度を向上させるため。 None 74. 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 75. データの季節性やトレンドを把握するために、時系列データを平滑化する手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ 単回帰分析 移動平均 ロジスティック回帰 相関分析 None 76. 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 77. データ加工において、「データの正規化（Normalization）」と「標準化（Standardization）」の主な違いとして正しいものは次のうちどれですか？ 正規化はデータの平均を0にするが、標準化はしない。 正規化は欠損値を補完する手法で、標準化は特徴量のエンコーディングに使用される。 正規化は外れ値を削除するが、標準化は外れ値を無視する。 正規化はデータを0～1の範囲にスケーリングするが、標準化は分散を1にスケーリングする。 None 78. 「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 79. 「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 80. 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 81. 正規化の手法の一つである「最小-最大スケーリング（Min-Max Scaling）」の目的は何ですか？ データの平均を0にする データの分布を正規分布に近づける データを指定した範囲にスケーリングする データを標準偏差1にする None 82. 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 83. データサイエンスにおいて、モデルを活用する際に最も重要なステップの一つは何ですか？ モデルのトレーニング モデルのパラメータチューニング モデルのデプロイ モデルのハイパーパラメータ設定 None 84. 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 85. 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 86. あるデータセットにおいて、平均値が中央値よりも大きい場合、データの分布に関して最も適切な説明は次のうちどれですか？ データは正規分布している データは左に歪んでいる（左偏） データは右に歪んでいる（右偏） データは一様分布している None 87. データ分析において「外れ値」の影響を軽減するための一般的な手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ ロバストな統計手法（例えば、中央値や四分位範囲）を使用する 外れ値を無視する 外れ値を平均値で補完する 外れ値をそのまま残す None 88. 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 89. 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 90. 大規模なデータセットに対して、データのメモリ使用量を削減し、効率的に処理するための一般的な手法は次のうちどれですか？ データをシャッフルする データをソートする データの型を最適化する データを削除する None 91. デプロイされたモデルの性能を定期的に監視する理由は何ですか？ モデルの予測が常に正確であることを確認するため モデルのパラメータを変更するため モデルのトレーニング時間を短縮するため データが変化したときにモデルが適応できるかを確認するため None 92. データ共有において、ファイルベースの共有よりも「データベースを介した共有」が推奨される理由は次のうちどれですか？ データのサイズを圧縮できるため データの更新や検索が効率的に行えるため データの共有が容易に行えるため データの形式が自動的に標準化されるため None 93. データ分析プロジェクトで「ベイズ最適化」を使用する主な理由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探索を効率化するため すべてのパラメータを手動で調整するため モデルの計算速度を低下させるため 無作為にパラメータを設定するため None 94. 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 95. 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 96. 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 97. 相関係数が正の値を示す場合、次のうちどの関係性があると考えられますか？ 2つの変数が同じ方向に動く 2つの変数が逆方向に動く 2つの変数が無関係である 2つの変数が完全に独立している None 98. 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 99. 「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 100. 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 Time's up
