データ分析の楽しさを伝える部屋

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データ分析実務スキル検定についてや勉強方法については本ブログの最初の記事をご覧ください。
ここでは公式テキストの模擬試験について自分なりの解説をしていきます。
注1：解説はあくまで参考です。内容に間違いがあっても責任を取れませんのでご了承ください。
注2：あくまで合格するために必要な範囲までの解説です。


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• 問題50

B

暗記問題です。

• 問題51

A

暗記問題です。

• 問題52

D
まず3つ目の条件から計算するのがお勧めです。
3つ目だけで判断できる可能性があります。

• 問題53

C
暗記問題です。
交差検証法はクロスバリデーションとも呼びます。両方の名前を覚えておきましょう。

• 問題54

D
分析を行うまでの過程が大切です。暗記問題です。

• 問題55

C
1, 適合率・再現率
2, 正解率。分母：すべて、分子：正解
3, それぞれの適合率

• 問題56

B

Bはプラスマイナス200円と100円の話＝絶対値

• 問題57

C,D
あまり良くない覚え方ですが、テスト対策としては以下の通りです。

• 優位水準を減らす⇒サンプル数は増える
• クリック率を減らす⇒サンプル数は増える

• 問題58

D
A) 時間帯で影響が出るので×
B) 割合で見るため回数を一致させる必要はない。
C) モニター会員によっては偏りが出てしまう可能性があるため×

• 問題59

A,B
C) そもそもクラスターを使わなくなってしまうので、改めて分析を行う必要はないため×

• 問題60

E
A,B,C) 「一般的に」とまでは言えないため×
D) 「好まれる」かどうかは分からないため×
F) 帰無仮説が棄却されており、判断を保留する必要はないため×


いかがでしたか？
参考までにご利用ください。

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注1：解説はあくまで参考です。内容に間違いがあっても責任を取れませんのでご了承ください。
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• 問題40

C
A) 「年齢」のP値は0.000ということで、優位水準5％を満たしているため、除去しない方が良い。
B) 「学歴」は大卒以上だと1、その他は0というダミー変数になっている。大卒以上の回帰係数は87.203だが、これはy=ax+bで例えるとaの係数に位置するため×。切片（b）は34.366が正しい。

• 問題41

C
A) あくまで雑誌購買層と購買していない層から公募で集めているため、「一般消費者全体」にまで拡大して解釈することはできない。
B) 確かに上の表から雑誌購買有の方が知っている割合は多い。しかし雑誌購買無でも知っている割合は多いため、「よく知っている」とまでは言いにくい。（正直この設問は微妙だなと思いました）

• 問題42

A
「年齢」についての回帰係数の検定結果が非優位になっていたということで、多重共線性の可能性を検討します。

つまりここでは、「年齢」と関係のある説明変数は何かを検討します。
文中に「ほとんどの社員が4,5年に1回異動を行う」と書かれており、ここから「年齢」と「異動回数」は相関が高い可能性が考えられます。

• 問題43

A

目的変数が数値であるものはAのみ。（店舗売上）

• 問題44

A

目的変数がフラグになるものはAのみ。（迷惑メールか必要なメールか）

• 問題45

C
まず乗り換え予測モデルを作成するため、目的変数は乗り換えの有無となり、AかCの2択となる。
ここで目的変数は乗り換えするかしないかというフラグになるため、ロジスティック回帰モデルを選択する。

• 問題46

A,B,C
主成分分析の結果は相関係数が出る。
A) 第1主成分において、部屋の広さとバルコニーの広さはプラスの相関が出ているため〇。
B) 第2主成分において、周辺の施設数と治安レベルはプラスの相関が出ているため〇。
C) 主成分得点を求めることができるため〇。

• 問題47

C
A) 性別が出てきているのは40歳より高い方のみなので、全体の性別の割合は不明のため×。
B) 40歳より高く、60歳以下の男性のユーザーであれば正解。

• 問題48

B
k-meansアルゴリズムは、クラスタを作って各データを割り当てるものです。
説明変数が数値型のときによく使います。そのためBが正解。

• 問題49

A,B,C
A) 定職がある場合に融資判定をしているため〇。
B) 預金残高が〇〇万円以上の場合に融資判定をしているため〇。
C) 年齢が××歳以下の場合に融資判定をしているため〇。


最後は機械学習範囲について解説します。

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• 問題29

D


基本的には簡単な数字に置き換えましょう。
Aは、例えば当社売り上げ100万円、当社シェア率が50%だとだとすると、残りの50%分は100万円という計算ができます。
Bの商品回転率は、「一定期間内に商品が入れ替わった回数」です。

• 問題30

A
A) 複数回答者が多いとなると重複が増えることから、購入率は下がる。
B) のべ来店者数=1週間来店者数×4とすると3,200人。のべ来店者数×購入率=レシート枚数なので、購入率をxとすると、「3,200x = 1,350」であり、x = 42.2%のため×。
C) ここでは購入率が出ていない。しかし売上が75,000円だと、レシート単価1,500円なのでレシート枚数は50枚。つまり購入率が100%というあり得ない数字になってしまうため×。

• 問題31

A,C
A) 図3より[1レシートあたり客数] = [1レシートあたり取引数] ÷ [1人あたり取引数]である。
B) 客数は足し算なので、[午後の来店客数]も1.2倍にならないと[売上]は1.2倍にならない。
C) 簡単な数字に置き換えて計算をしてみる。
例）[1レシート当たり取引数]、[取引単価]、[レシート数]を全て10としたとき、[売上]は1,000。
ここから[取引単価]*0.8=8、[売上]*1.2=1,200としたとき、[レシート数]は15になるため正解。

• 問題32

B,C
A) 委託者のWEBサイトURLは公開されているものなので問題なし。
B)C) 共に「機密情報」であるため契約条項に反する。

• 問題33

A,C
A) 38最男性は3人だが、30代男性は4人いるため多くなる。
B) 担当講師はすべて同一人物であるたえ、候補者数は変わらない。
C) 38歳男性の回数/月は全て異なるため、1人に絞られる。

• 問題34

B
A) 70歳以上と明確になっているため、それを全体平均で補完するのはNG。70歳以上は傾向が異なる可能性を排除できない。
B) 問題なし。
C) 「無回答になっている人が多かった」とあり、1つでも無回答があるデータを全て削除してしまうと対象が非常に少なくなってしまう可能性があるためNG。

• 問題35

A,C,F,G
A)C) 回答時間が短い・回答率が低いと適当に回答している可能性が高い。
F)G) 規則的・単調な回答も適当に回答している可能性が高い。

• 問題36

B,D
B) 選択的週休3日制ということで、週休2日の人もいれば3日の人もいるため二峰性になり得る。
D) 昼と夜の来客ということで二峰性になり得る。

• 問題37

A,B,C
チェビシェフの公式を抑えておきましょう。
〇正規分布の場合の標準偏差とデータの割合について

つまりB)は標準偏差2個分の600〜1,000万円の間に約99.8％が含まれるため、600万円以下の社員数は25％以下です。

• 問題38

D
0円に近いものもあるという点からDが正解。

• 問題39

B
年代だけ明らかに購入金額の平均額の差が見られるため、Bが正解。



次の記事では統計手法について解説していきます。

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• 問題24

C
CASE1) Bは平均年収が0から始まっていないため×
CASE2) Aは圧倒的かどうかまで言及はできず、またBは700-900万円台が数名いるため、0人の事務職よりも伸びしろがあると言える。
CASE3) Bは売り上げを円でも表しているがそこが不要。

• 問題25

A,C
A) 平均値の下に線が引いてある部分が中央値であり、20点には届いていないため〇。（本だと線見えないですよね…）
B) Lが最も小さいのがQ2であることから中間が多いと予測でき、Q1ではないため×。
C) H,M,Lのそれぞれの相関がきれいに出ているのはQ1×Q2。

• 問題26

A,B,C
A) 図1から部署Aは概ね一定に減少している。
B) 表2から離職者の割合が、部署A13％・部署B6%なので、部署Aが2倍以上高い。
C) 不明

• 問題27

A,B,C
A) 「商品理解度テストのスコアがもともと高かった人というのは入社後年数が長い人、というわけではない。」の部分を散布図で表している。
B) 「もともと商品理解度テストのスコアが高かった人ほど研修後にスコアを伸ばしたようだ。」の部分を散布図で表している。
C) 「入社後年数5年以内が多かった。」の部分を累積で表している。

• 問題28

A,B,D
A) 「どちらの方法でもやはり20代の平均売り上げが最も大きかった。」の部分を折れ線グラフで表している。
B) 「また年代で見ると20代が最も平均売上が大きかったが」の部分を100%積み上げ横棒グラフで表している。
D) 「「スマホのみログイン」の方が「PCブラウザとスマホからログイン」と比べて頻繁にログインしやすい傾向が見られた。」の部分を棒グラフで表している。


次の記事ではKPI・法律・前処理範囲を解説します。

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• 問題11

C
range関数の使い方は以下の通りです。特に3,4個目の3つ数字が並ぶパターンはしっかり覚えておきましょう。

• 問題12

D
Cを選びがちですが正解はDです。0÷5=0あまり0と扱います。
またforループについてもしっかり覚えておきましょう。

a = 0,1,2,3,4のとき、前者ではそのまま0,1,2,3,4が出力されます。
またa = 5のとき、後者では0,1,2,3,4が出力されます。

• 問題13

C
以下の順番で出力値が変わっていっています。

remove関数では最初の数字のみ除外される点を覚えておきましょう。

• 問題14

B
辞書型の問題です。keys()であれば前半部分を、values()であれば後半部分を抽出します。
またlist()となっているため、[ ]のかっこで出力されます。
ちなみに「print(myprice)」のように、辞書の中身を全て出力する場合は{ }のかっこで出力されます。

• 問題15

A,B
A) 「np.mean()」で平均値を出力します。
B) 「df[["列名"]].isnull().sum()」で列の欠損の総数を出力します。
C) sum関数があるのでひっかけです。
A,B共に頻出なので覚えておきましょう。

• 問題16

A,C
B) tail関数は末尾です。
D) describe関数で要約統計量は確認できますが、質的変数かどうかは分からないため×。
E) 同上で質的変数かは分からないため×。

• 問題17

E
E) q4とq4_listをキーにしてマージし、その後drop関数でq4_listを削除しています。

• 問題18

D
A) 「df.info()」で確認しています。ちなみにデータ型のほかに列ごとのデータ数も分かるため、欠損値があるかどうかも確認可能です。
B) 「LinearRegression()」で初期化しています。
C) y_trainに"uriage"を、x_trainにそれ以外を代入している点から、y_trainは目的変数だと予測できます。
E) 「lm.score()」で決定係数を確認しています。

併せて下記も覚えておきましょう。



その他、「locとiloc」、「histやplot」、「isnullやdropnaやfillnaといった欠損値関連」も覚えておきましょう。
次の記事ではExcelは飛ばし、データの見方部分について解説します。
ちなみにExcelの問題は、ピボットテーブルさえ扱えれば5問中3,4問は解けます。また何月分のどの商品かなどの指定がある場合がありますので、問題文はしっかり読みましょう。

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• 問題6

A

• getwd：現在の作業ディレクトリを取得
• setwd：作業ディレクトリの設定

• 問題7

D
B) 「na.omit」は頻出で、NAを除外します。併せて「is.na」でNA/NaNをTRUEとして出力するというのも覚えておきましょう。
C,D) 必ずクロス表を作成してから「prop.table」で相対度数にします。また「margin」で行or列を指定でき、「margin = 2」で列指定です。
E) 「dim」も頻出で、行と列の数を確認することができます。併せて「nrow」では行数の確認、「ncol」では列数の確認も覚えておきましょう。

• 問題8

B,E
A) 「colnames」列名の確認は頻出。
E) 「rowMeans」は行の平均を求めるもの。列であれば「colMeans」を使います。

• 問題9

D
A) 「str」列の型確認は頻出。
D) 52才は40才以上に含まれるため×。

• 問題10

D
A) データの行名ではなく列名を確認しているため×。
B) 1〜3列目を確認しているため×。
C) col=4:5で色を指定しているため×。
E) 降順ではなく昇順のため×。「decreasing = TRUE」を引数に加えれば降順になります。


今回の模擬試験には出ませんでしたが、その他if文やforループ、functionなども別途チェックしておくことをお勧めします。
次の記事ではPythonパートについて解説します。

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• 問題1

B
DISTINCTの使い方

テーブルの特定の列に含まれるユニークな値を抽出する際に使います。（重複削除）
DISTINCTの場合はFROMを使うということも覚えておきましょう。
ユニークに抽出するという文章に惑わされてUNIQUEを選ばないように注意。

• 問題2

A
WHEREの使い方

条件については以下の2点に注意

1. かっこ（）はどこからどこまでか
2. ORとANDどちらか

併せて下記のパターンも覚えておきましょう。
〇NULLの行を抽出する場合

なおNOTの場合は「IS NOT NULL」とします。

〇複数条件を指定する場合（ANDまたはOR）


ちなみにORの場合はIN句を使うこともできます。

• 問題3

B
INNER JOINの使い方

注意点は下記の通りです。

1. マスタにするテーブルはどちらか
2. INNER JOIN（LEFT/RIGHT OUTER JOIN）の場合はONを使う

• 問題4

A
GROUP BYの使い方

ちなみに「SELECT フィールド名」の後に「COUNT(*) AS 出力時に表示したい列名」とすることで、何を集計したかが分かりやすくなります。
また「GROUP BY 列名」の後に「HAVING 条件指定」とすることで、GROUP BYで集計したデータの条件指定が可能です。
（詳しくは公式テキスト参照）

• 問題5

D
CASE WHENの使い方


ちなみに複数の条件を指定したい場合は以下の通りです。WHENとTHENを繰り返します。


また「END」の後を「END AS 出力時に表示したい列名」とすることで、表示する内容の列名を命名することができます。

• その他

模擬試験には出なかったものの、覚えておきたい句を紹介します。
ORDER BYの使い方

ASC/DESCの違いは以下の通りです。

1. ASC：昇順
2. DESC：降順

次の記事ではRの問題について解説します。

公式ホームページには以下の記載があります。


最近はビジネスサイドの人間もある程度のデータ分析ができることが望ましくなってきています。
この検定では非エンジニアであるビジネスパーソンにとって必要なデータ分析スキルを保持しているかを測定することができます。

ちなみに検定は2種類あります。

• CBAS シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）
• CBAS プロジェクトマネージャー級（PM級）

Citizen級はExcelを使用してデータの前処理や分析ができるかを測定する検定です。
PM級は幅が広がり、プロジェクト管理、統計・機械学習、Excel・SQL・Python・Rの技術を測定する検定です。

今回はPM級について説明します。問題数や試験方式は以下の通りです。

• 問題数：60問
• 試験方法：CBT方式
• 試験時間：90分
• 合格ライン：97点満点で64点以上
• 受験料：11,000円（税込）

回答方法は択一式と複数選択式があります。
複数選択式の場合は「すべて選べ」のケースが多く、消去法が使えないこともあります。
さらに問題によって「適していないもの」「適しているもの」どちらを求められているのかを注意深く確認することも必要です。





今回の試験結果は以下の通りでした。
点数の内訳としては、97点満点中77点でした！

　セクション分析　：正答率
　　1.業務目的に応じた適切なKPIツリーの作成：100%
　　2.データの取り扱いに関する利用規約、法令等の理解：50%
　　3.データ分析に必要な前処理の理解：100%
　　4.SQLの基礎の理解：80%
　　5.データ可視化手法の基礎の理解：100%
　　6.基礎集計を通じたデータの全体像や質の確認：64%
　　7.業務目的に応じた適切なコーディング：62%
　　8.基礎的な統計手法の理解：75%
　　9.主要な機械学習の概要と使い分けの理解：70%
　　10.予測モデルの評価と改善手法の理解：100%
　　11.施策の評価と効果検証の理解：100%

これは個人の感覚ですが、公式テキストの模擬試験よりも本番の試験の方が簡単に感じました。
また模擬試験と同じような内容の問題が出題されていました。



私は以下の流れで学習することで合格しました。

1. Udemyで講座を購入し受講
2. Udemyの講座では足りない部分を公式テキストで学習
3. 公式テキストの模擬試験を受験
4. 不正解の問題を、Udemyの講座や公式テキストで確認
5. 再度公式テキストの模擬試験を受験

SQL、R、Pythonについては実際に手を動かしてみるのもお勧めです。
また不正解だった項目についてはノートにまとめました。

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ここで問題なのが、公式テキストの模擬試験には回答はあるものの解説はないのです。
解説がない分自分で全て調べたため、その分勉強にはなりましたが、結構時間がかかったなという印象です。
そこで次の記事から自分なりの解説をまとめていきます。