DS検定～模擬試験④～ 2024年12月7日 ailearn 1. クロスバリデーションの目的は次のうちどれですか？ モデルの精度を最大化するために、データセット全体を使用する モデルの処理速度を向上させるため モデルの汎化性能を評価するために、異なるデータセットでモデルを検証する データの前処理を自動化するため None 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. データ共有の際に、「データの非対称暗号化」が採用される理由は次のうちどれですか？ 全てのユーザーが同じ鍵を使用して、データを暗号化できるため データの送信者と受信者が異なる鍵を使用して、データの安全性を高めるため データのサイズを圧縮するため データのリアルタイム性を保証するため None 12. 「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 13. 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 14. 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 15. クロス集計表を用いる主な目的は次のうちどれですか？ 1つの変数の分布を見る 2つ以上のカテゴリ変数の関係性を把握する データの相関関係を確認する データの標準偏差を計算する None 16. 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 17. 「ピボットテーブル」を使うときの主な利点は次のうちどれですか？ 大量のデータを効率的に集計・分析することができる データを削除することができる データを無作為に並び替えることができる データを視覚的に表示することができる None 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. データ共有において、「データレイク」の設計時に最も注意すべき課題は次のうちどれですか？ データの検索性と品質を確保すること データの容量を最小化すること データのスキーマを事前に固定すること データの形式をCSVに統一すること None 28. 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 29. 「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 30. モデル評価において「リコール（再現率）」が低い場合に考えられる影響として最も適切なものは次のうちどれですか？ 誤検知（False Positives）が増加する モデルの計算速度が遅くなる 重要な事例を見逃す可能性が高くなる モデルが適合しすぎる None 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. データ共有における「Data Lake」と「Data Warehouse」の主な違いは次のうちどれですか？ Data Lakeはデータをリアルタイムで処理し、Data Warehouseはバッチ処理を行う Data Lakeは非構造化データを扱い、Data Warehouseは構造化データを扱う Data Lakeは小規模なデータを対象とし、Data Warehouseは大規模なデータを対象とする Data Lakeはトランザクションをサポートし、Data Warehouseはサポートしない None 43. 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 44. 相関関係を説明する際に使用される統計指標は次のうちどれですか？ 中央値 相関係数 分散 四分位範囲 None 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 時系列データの傾向を説明する際、移動平均を用いる主な目的は次のうちどれですか？ 外れ値を完全に削除する データの変動を平滑化し、トレンドを明確にする 時系列データを一括で解析する データを異なるカテゴリに分割する None 52. 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 53. 勾配ブースティングのアンサンブル学習において、弱学習器とはどのような役割を果たしますか？ 単一の高精度なモデルを作る データセット全体に対して1つのモデルを訓練する 各学習器が前の学習器の誤差を補正する 各学習器が独立して予測を行う None 54. ある企業が売上データを報告する際、異なる地域の売上を地図上で視覚化しました。この場合、地図の使用による最大の利点は次のうちどれですか？ 時系列トレンドを強調できる 売上の相関関係を数値で示せる 地域ごとの売上の地理的な分布を一目で把握できる 地域ごとの売上を均一に見せられる None 55. 「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 56. データ共有における「分散トレーシング」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データ共有時の遅延や障害箇所を特定するため。 データ共有プロトコルを統一するため。 データの完全性を保証するため。 データの暗号化を効率化するため。 None 57. 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 58. モデルの精度を向上させるために、次のどの手法が有効ですか？ データのクリーニング モデルの複雑さを増やす 訓練データを減らす ハイパーパラメータの固定 None 59. 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 60. 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 61. 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 62. 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 63. 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 64. 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 65. 分析評価における「ヒストリカルバイアス」を排除するために有効な手法は次のうちどれですか？ データ収集期間を見直し、最新のデータを優先する モデルのパラメータを変更する バイアスが含まれたデータをそのまま使用する データの分散を高める None 66. 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 67. 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 68. 「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 69. 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 70. 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 71. 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 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. 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 78. 比較を行う際に使用するべきグラフとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 円グラフ 散布図 棒グラフ ヒストグラム None 79. 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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 決定木モデルにおいて「枝刈り（pruning）」を行う目的は何ですか？ モデルの学習速度を向上させるため モデルの予測精度を高めるため モデルのサイズを小さくし、過学習を防ぐため モデルの出力を標準化するため None 85. 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 86. 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 87. 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 88. 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 89. 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 90. 回帰分析における「多重共線性」が問題となる理由として正しいものは次のうちどれですか？ 特徴量間の独立性が高くなるため。 モデルが過学習しやすくなるため。 回帰係数の推定値が不安定になるため。 クロスバリデーションの結果が無効になるため。 None 91. 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 92. データ加工において、「外れ値」を検出するための統計手法として一般的に使用されるものは次のうちどれですか？ 標準偏差 主成分分析（PCA） K-平均クラスタリング 平均二乗誤差（MSE） None 93. 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 94. 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 95. 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 96. 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 97. テキストデータの前処理において、「ステミング（Stemming）」とはどのような処理ですか？ 単語のスペルミスを修正する処理 テキストを正規化する処理 文章を分割して単語ごとに分類する処理 単語の語幹を抽出し、派生形を統一する処理 None 98. 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 99. 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 100. 外れ値の検出と除去において、IQR（四分位範囲）を使用する理由は次のうちどれですか？ データの標準偏差が不明な場合でも使用できるため 外れ値を自動的に補完できるため データの分布が正規分布である場合に限って適用できるため データの分布に関係なく、安定した外れ値の検出ができるため None Time's up
