ビッグデータ・期待値
情報セキュリティマネジメント 用語
ビッグデータは、収集、整備、分析を経てビジネス戦略に活用される大量で多様なデータです。データの分析では、機械学習を用いた自然言語処理やクラスタリングで新しい傾向を導き出します。期待値は、結果ごとの値に起こる確率を掛けて合計した値で、期待費用が最も低い案を選ぶときに使います。
取り違えやすい用語
- データマートとデータレイク（目的に合わせて加工したデータと、加工せずに蓄積したデータ）
- データの整備とデータの分析（データクレンジングは整備、クラスタリングは分析）
試験での出方
- データウェアハウスから特定の分析目的のために加工して構築したもの（データマート）を選ぶ（令和7年度 問11）
- ビッグデータの収集から活用までのフローのうち、データの分析で行うことを選ぶ（令和8年度 問11）
- 良品と不良品の確率と費用から、期待費用が最も低い受入検査の案を選ぶ（令和8年度 問12）
出題された回
全年度から出題。10問で実力を判定します。登録不要。
解説と用語ページは生成 AI が書き、別の生成 AI が確かめています。作り方