AI資格ドリル

DS検定 用語解説

データドリブンとは

経験や勘だけでなく、データに基づいて分析的に判断・行動する考え方。

まず押さえる結論

データドリブンは、DS検定の「第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー」で確認しておきたい用語です。 定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

試験での問われ方

定義の言い換え

用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。

似た概念との比較

同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。

具体例からの判断

問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。

誤答しやすいポイント

  • データの倫理と個人情報保護の混同。ねつ造・改ざん・盗用は分析者自身の倫理の問題であり、個人情報保護法・EU一般データ保護規則は取り扱うデータ側の法令という別の論点。
  • ローデータの実数と比率的な指標の取り違え。母集団に占める割合を見ずに実数だけで比較すると判断を誤る。
  • 課題の定義を後回しにする誤り。目的やゴールの設定がないままデータを分析しても意味合いが出ないことを理解しているかが問われる。

関連する確認問題

第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / 行動規範

データを取り扱う人間の倫理として、直接的に禁止される行為として最も適切なものはどれか。

データを取り扱う人間として、データのねつ造・改ざん・盗用を行わない倫理が求められる。個人情報保護法の範囲内での利用や結果の共有自体は問題ではなく、仮説と異なる結果もそのまま正確に報告すべき知見である。

第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / 行動規範

個人情報を含むデータを扱う際に配慮すべき法令・制度として、直近の個人情報に関する枠組みに該当しないものはどれか。

個人情報保護法・EU一般データ保護規則・データポータビリティは個人情報の取り扱いに関する法令・制度の論点である。第一正規化はデータベース設計における正規化手法であり、個人情報保護の枠組みとは異なる。

第1章 ビジネスマインドとデータリテラシー / 論理的思考・課題の定義

分析プロジェクトに着手する際、最初に重要とされる考え方として最も適切なものはどれか。

目的やゴールの設定がないままデータを分析しても意味合いが出ないことを理解しておく必要がある。現場でのヒアリングなど一次情報に接することの重要性も合わせて求められる。

到達チェック

  • データドリブンを一文で説明できる
  • 同じ章の似た用語と違いを説明できる
  • 問題文の具体例から、データドリブンに関係する論点を拾える
  • 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる