AIデータ整形検定（無料模試）

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Q1. AIにデータ整形を頼む場合、最初に渡すべき情報はどれか？

A. 欠損値や重複は削除せず、原因を調べたうえでルールを決める

B. 誤った結合で別人のデータを統合し、重大事故を起こす

C. 個人情報をそのままAIに渡し、漏洩リスクを作る

D. 単位を統一しない

Q2. 2つのテーブルを結合する際に最も重要な確認はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. 不明点をAIに断定させて処理を進める

B. 目的を明確にし、整形ルール（型・単位・表記揺れ）を決めてから処理する

C. 集計条件を決めない

D. 形式が揃っていない

Q3. AIにデータ整形を依頼し、再現性を高めるための最も適切な方法はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 目的が不明のまま整形する

B. データ品質を確認せずに業務システムへ反映する

C. 欠損値は全部0で埋めれば早いと判断する

D. 集計の前に型・単位・カテゴリ統一を行い、誤集計を防ぐ

Q4. データ整形の目的として最も適切なのはどれか？

A. 欠損や重複を無視する

B. 目的を明確にし、整形ルール（型・単位・表記揺れ）を決めてから処理する

C. チェックを省略してそのままレポートに載せる

D. エラーが出ても無視して処理を進める

Q5. データ整形のバイアスを検知する最も適切な方法はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. データソースを確認しない

B. データ変更履歴を残し、元データを保持してロールバック可能にする

C. 分析用と運用用を混ぜる

D. 集計条件を決めない

Q6. 2つのテーブルを結合する際に最も重要な確認はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. データ変更履歴を残し、元データを保持してロールバック可能にする

B. 履歴を残さない

C. 重複は見つけ次第削除してしまう

D. 誤った結合で別人のデータを統合し、重大事故を起こす

Q7. 整形ルールが複雑化しすぎた場合の最適解はどれか？

A. 異常値を除外理由なく削る

B. 集計条件を決めない

C. 不明値を勝手に埋める

D. 整形後は件数・ユニーク数・平均値などの指標で品質を必ず確認する

Q8. 集計前に行うべき整形として最も適切なのはどれか？（最も実務的なものを選べ）

A. 数字を都合よく整形し、誤解を招く資料を作る

B. 分析用と運用用を混ぜる

C. 数値が不自然でも放置する

D. データ変更履歴を残し、元データを保持してロールバック可能にする

Q9. 欠損値補完の提案があった場合の最適対応はどれか？

A. 履歴を残さない

B. ログデータの時系列がズレても気にしない

C. 欠損値や重複は削除せず、原因を調べたうえでルールを決める

D. 数字を都合よく整形し、誤解を招く資料を作る

Q10. 表データの形式を統一する理由として最も適切なのはどれか？

A. 分析用と運用用を混ぜる

B. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

C. 集計の前に型・単位・カテゴリ統一を行い、誤集計を防ぐ

D. 整形ルールを保存せず、毎回結果が変わる状態にする