FIELD 04
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。
タグは主に関連する分野へ整理しています。この一覧では複数選択のOR検索、各問題に付くタグからはそのタグだけの検索になります。
0.60
0.72
0.80
0.90
正答3. 0.90
平均点は (5×50 + 4×250 + 3×150 + 2×50 + 1×0) ÷ 500 = 3.6。目標達成率は 3.6 ÷ 4.0 = 0.90 である。
「4月10日」の行全体
「体育館」の列全体
「4月10日」の行と「体育館」の列が交差するセル
団体名が記録されているすべてのセル
日付が4月10日であるすべての行を削除する。
施設が体育館であるすべての行を削除する。
日付が4月10日かつ施設が体育館である行そのものを削除する。
該当する行の団体名だけを空欄にする。
購入時刻と購入商品の合計金額
購入時刻と担当店員名
購入日と利用可能ポイント数
商品コードと預かり金額
顧客が商品を購入した理由
同じ顧客に繰り返し購入される傾向がある商品
ある商品を多く購入している顧客の年齢層
年齢や性別による来店時間帯の傾向
10年前と現在のデータの行を交互に並べる。
10年前の年齢を10歳刻みの年齢層に変換する。
10年前の住所から町名を削除し，市名に統一する。
調査年を表す列を追加する。
表全体のデータ量を削減できる。
表記ゆれを気にせず内容を参照できる。
識別番号の平均や標準偏差を計算することで，企画の傾向を分析できる。
企画内容の修正が容易になる。
学習目的に合うデータか、データの入手元や作成過程は妥当か、ラベル付けは目的に合っているかを確認する
学習データは多ければよいので、内容や入手元を確認せずに集める
人間でも判別が難しいデータほど、必ず高品質な学習データとして扱う
偏りを避けるため、正解ラベルはすべて同じ値にそろえる
必要なデータ項目を洗い出し、項目どうしの関係を整理する
完成したデータベースから、条件に合う行だけを取り出す
データベースの全データを暗号化して通信する
大量の通信を送ってサーバの耐性を調べる
データの重複を減らし、更新時の不整合を起こりにくくする
すべての表を一つにまとめ、同じデータを何度も保存する
画像データを非可逆圧縮してファイルサイズを小さくする
ネットワーク上の通信経路を暗号化する