情報Ⅰ Study Atlas知識を、ひろげ、つなげる

FIELD 04

データ活用・DB

代表値、散布図、相関、データの尺度、表計算、リレーショナルデータベースなどを扱います。数値が示す事実と、そこからの解釈を区別しましょう。

掲載数
113問
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81–90問
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QUESTION 081#original_knowledge_0064

成績表が学籍番号・授業ID・素点からなり、各生徒は複数授業を受ける。各授業の試験が1回だけなら、主キーとして適切なものはどれか。

  1. 0

    学籍番号だけ

  2. 1

    授業IDだけ

  3. 2

    素点だけ

  4. 3

    学籍番号と授業IDの組合せ。

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正答3. 学籍番号と授業IDの組合せ。

解説

一人の生徒は複数授業を受け、同じ授業は複数生徒が受けるため、二つの組合せで一意にする。 データベースにおいて、主キーとはそのテーブル内のレコード（行）を特定するための一つまたは複数の属性（列）のことである。 定期考査の点数を保管するデータベースでは、一人の学生が複数の授業で試験を受けているため、学籍番号だけでレコードを特定することはできない。 そのため、学籍番号のみでは主キーとはならない。 また、ひとつの授業を複数の学生が受講しているため、授業IDのみでもレコードを特定することはできない。 つまり、授業IDも主キーにはならない。

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QUESTION 082#original_knowledge_0065

生徒が複数の部活に所属でき、部活ごとに顧問が決まる情報を管理する。更新時の重複を減らす設計として最も適切なものはどれか。

  1. 0

    生徒表、部活表、生徒と部活の所属関係表に分けてキーで関連付ける。

  2. 1

    全所属部活を一つのセルに読点で連結して保存する。

  3. 2

    氏名と顧問名を部活ごとに一つの巨大表へコピーする。

  4. 3

    学籍番号を削除し、空白行で同じ生徒を表す。

正答と解説を確認

正答0. 生徒表、部活表、生徒と部活の所属関係表に分けてキーで関連付ける。

解説

事実ごとに表を分けると、顧問名の重複保存や複数部活を一行へ詰め込む問題を減らせる。 データベースにおける正規化とは、情報を無駄なく、効率よく保存するためのテーブル（表）の整理のことである。 正規化を順に行っていく。 まず、ひとつのレコード（行）には一つの情報だけを入れる。 この表では、「山田　次郎」が「将棋部」と「卓球部」に所属しているという情報がひとつのレコードに入っている。 これを2つのレコードにわけて、1レコード1情報にする。

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QUESTION 083#original_knowledge_0066

商品表がP1:ノート120円、P2:ペン80円、仕入表がP1を100個、P2を50個、P1を30個である。商品IDで関連付けたとき、ノートの仕入金額合計はどれか。

  1. 0

    12,000円

  2. 1

    15,600円

  3. 2

    4,000円

  4. 3

    19,600円

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正答1. 15,600円

解説

ノートP1は100+30=130個なので、120円×130個=15,600円である。 仕入表と商品表を商品コードのフィールド（列）に基づいて1つのテーブル（表）にまとめる。 共有する列を使って表を1つにまとめることを結合という。 表を見やすくするために、商品名と発注個数、単価の列のみを表示する。 リレーショナル・データベースにおける関連付け（リレーションシップ）は必ずしも1対1である必要はない。 主な関連付けのタイプは以下のようになる。 1対1：1つのレコードが別のテーブルの特定の1つのレコードだけに関連付けられる場合。

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QUESTION 084#simple_original_153

生徒表と成績表を、共通する学籍番号の列で関連付けて管理するデータベースはどれか。

  1. 0

    階層型データベース

  2. 1

    ネットワーク型データベース

  3. 2

    リレーショナルデータベース

  4. 3

    オブジェクト指向データベース

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正答2. リレーショナルデータベース

解説

リレーショナルデータベースはデータを表形式で管理し、キーを用いて表同士を関連付ける。 表の行と列でデータを表し、共通するキーで表を結び付ける方式がリレーショナルデータベースである。他の選択肢はデータ構造の表し方が異なる。

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QUESTION 085#simple_original_155

アンケートの自由記述欄に書かれた利用者の感想のように、数値の大小ではなく内容や属性を表すデータはどれか。

  1. 0

    量的データ

  2. 1

    時系列データ

  3. 2

    比例尺度で表されたデータ

  4. 3

    質的データ

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正答3. 質的データ

解説

感想や意見のように内容・属性を表すものは質的データである。比例尺度で表されるデータは、比に意味をもつ量的データである。 自由記述は文章の意味や属性を分析する質的データである。時系列データは時間順に並んだデータ、比例尺度で表されたデータは絶対的なゼロと比に意味をもつ量的データである。

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QUESTION 086#simple_original_158

1月から12月までの来館者数の増減を、月の順序を保って示すのに最も適したグラフはどれか。

  1. 0

    折れ線グラフ

  2. 1

    円グラフ

  3. 2

    散布図

  4. 3

    ヒストグラム

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正答0. 折れ線グラフ

解説

時系列データの変化や傾向を表すには、横軸に時間を取り点を線で結ぶ折れ線グラフが適している。 月ごとの増減のような時系列の変化を示すには折れ線グラフが適する。円グラフは構成比、散布図は二変数の関係、ヒストグラムは度数分布を見る。

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QUESTION 087#simple_original_159

散布図で、学習時間が長いほどテスト得点も高くなる傾向が見られる関係はどれか。

  1. 0

    負の相関

  2. 1

    正の相関

  3. 2

    無相関

  4. 3

    因果関係が確定した状態

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正答1. 正の相関

解説

一方の変数が増えるともう一方も増える傾向は正の相関である。相関だけで因果関係は断定できない。 一方の値が増えるほど他方も増える傾向は正の相関である。ただし相関が見られても、学習時間が得点を直接増やしたという因果関係までは確定しない。

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QUESTION 088#simple_original_160

多数の自由記述アンケートから、頻出語や語の結び付きを抽出して意見の傾向を調べる技術はどれか。

  1. 0

    ヒストグラム

  2. 1

    回帰分析

  3. 2

    テキストマイニング

  4. 3

    暗号化

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正答2. テキストマイニング

解説

テキストマイニングは、文章データを分析して頻出語、共起関係、話題の傾向などを取り出す技術である。 テキストマイニングは文章から頻出語や共起関係を抽出し、話題や意見の傾向を分析する。ヒストグラムや回帰分析は主に数値データの分析で用いる。

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QUESTION 089#simple_original_161

100人のテスト得点を階級ごとに区切り、各得点帯に何人いるかを棒で表すグラフはどれか。

  1. 0

    折れ線グラフ

  2. 1

    円グラフ

  3. 2

    散布図

  4. 3

    ヒストグラム

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正答3. ヒストグラム

解説

ヒストグラムは、連続量を階級に分け、各階級の度数を棒で表して分布の形を把握するグラフである。 ヒストグラムは連続的な数値を階級に分け、各階級の度数を棒で表す。得点の分布の形や偏りを確かめるのに適している。

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QUESTION 090#simple_original_162

データベースの定義・検索・更新に加え、アクセス制御や同時実行制御を行うソフトウェアはどれか。

  1. 0

    DBMS

  2. 1

    DTP

  3. 2

    OCR

  4. 3

    BIOS

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正答0. DBMS

解説

DBMSはDatabase Management Systemの略で、日本語ではデータベース管理システムという。データの定義・検索・更新や整合性の管理を担う。 DTPはDesktop Publishingで出版物制作、OCRはOptical Character Recognitionで光学文字認識、BIOSはBasic Input/Output Systemで起動時の基本制御を指す。

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