[2026年02月15日] 完全版には更新されたのはCompTIA Data+（DA0-001日本語）認定サンプル問題
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質問 # 97
フラット テキスト ファイルと他のデータ タイプの違いは次のうちどれですか?
- A. 定義された行にデータが格納されます。
- B. データはマークアップ言語で格納されます。
- C. データはキーと値のペアで定義されます。
- D. データはデリミタで区切られます。
正解：D
質問 # 98
95% 信頼区間を最もよく表すのは次のどれですか?
- A. 範囲には母集団平均の 95% が含まれます。
- B. 指定された範囲には、95% の確率で母集団平均の 95% が含まれる場合があります。
- C. サンプルが平均値の 1 標準偏差以内にある確率は 95% です。
- D. 範囲のセットには、95% の確実性を持つ母集団の平均が含まれます。
正解：D
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation:
A95% confidence intervalis a statistical range, derived from sample data, that is likely to contain the true population mean. It reflects the degree of uncertainty or certainty in a sampling method.
Option C:A set of ranges contains the population mean with 95% certainty.
* Rationale:This statement accurately describes a 95% confidence interval. It means that if we were to take 100 different samples and compute a confidence interval for each sample, we would expect about
95 of the intervals to contain the true population mean.
Option A:There is a 95% probability that a sample is within one standard deviation of the mean.
* Rationale:This statement confuses confidence intervals with standard deviation. A 95% confidence interval pertains to the range within which the population mean is expected to lie, not the dispersion of individual sample points around the mean.
Option B:A stated range may contain 95% of the population mean, 95% of the time.
* Rationale:This statement is incorrect because the population mean is a single value, not something that can be 95%
質問 # 99
次のデータがあるとします。
次のうち、データセットを最もよく表しているのはどれですか?
- A. データが不完全です。
- B. データは外れ値です。
- C. データに不整合があります。
- D. データに偏りがあります。
正解：C
解説：
Explanation
This is because inconsistency is a type of data quality issue that occurs when the data does not follow a common format, structure, or rule across different sources or systems, which can affect the efficiency and performance of the analysis or process. Inconsistency can be caused by having different spellings, punctuations, capitalizations, or abbreviations for the same or similar values in a data set, such as "M", "m",
"Male", or "male" for gender in this case. Inconsistency can be eliminated or reduced by using data cleansing techniques, such as standardizing or normalizing the data values. The other options are not correct descriptions of the data set. Here is why:
Data bias is a type of data quality issue that occurs when the data is not representative or proportional of the population or the parameter, which can affect the validity and reliability of the analysis or process.
Data bias can be caused by having a sample that is too small, too large, or too skewed for the population or the parameter, such as having only male customers for a product that targets both genders in this case.
Data bias can be eliminated or reduced by using sampling techniques, such as stratified or cluster sampling.
The data is incomplete is a type of data quality issue that occurs when the data is absent or missing in a data set, which can affect the accuracy and reliability of the analysis or process. The data is incomplete can be caused by various factors, such as human error, system error, or non-response. The data is incomplete can be addressed by using various methods, such as replacing or imputing the missing values with some reasonable estimates, such as mean, median, mode, or regression.
The data is outliers is a type of data quality issue that occurs when the data has values that are unusually high or low compared to the rest of the data set, which can affect the quality and validity of the analysis or process. The data is outliers can be caused by various factors, such as measurement error, natural variation, or extreme events. The data is outliers can be addressed by using various methods, such as removing or filtering out the outliers, or using robust statistics that are less sensitive to outliers, such as median, interquartile range, or box plot.
質問 # 100
複数の場所に保存されているデータが同じであることを保証するデータ品質の次元はどれですか?
- A. 完全性。
- B. 有効性。
- C. 一貫性。
- D. 精度。
正解：C
解説：
Data consistency means that each user sees a consistent view of the data, including visible changes made by the user's own transactions and transactions of other users.
質問 # 101
Data+ 試験の最低合格スコアは?
- A. 0
- B. 1
- C. 2
- D. 3
正解：A
質問 # 102
次のような食料品店の注文があるとします。
次のロジックを使用してテーブルに対してクエリが実行された場合:
Order_Total > 132 OR (Order Total >= 25 AND Order_Total < 74)
クエリによって返される注文の数は次のうちどれですか?
- A. 0
- B. 1
- C. 2
- D. 3
正解：D
解説：
Based on the query logic provided: Order_Total > 132 OR (Order Total >= 25 AND Order_Total < 74), we can manually determine which order totals fit this criteria. By examining the image, these are the Order_Total values that match:
* 132.49 (greater than 132)
* 108.99 (greater than or equal to 25 and less than 74)
* 96.19 (greater than or equal to 25 and less than 74)
* 74.49 (greater than or equal to 25 and less than 74)
* 41.99 (greater than or equal to 25 and less than 74)
* 31.29 (greater than or equal to 25 and less than 74)
Thus, six orders satisfy the given conditions.
質問 # 103
ジョセフは、左に歪んだテスト スコアの分布を解釈しています。ジョーは平均で得点し、アルフォンソは中央値で得点し、ギャビーは尾の終わりで得点しました。
誰が最高のスコアを持っていましたか?
- A. ジョセフ
- B. アルフォンソ
- C. ギャビー
- D. ジョー
正解：B
解説：
Alfonso had the highest score. A left skewed distribution is a distribution where the tail is longer on the left side than on the right side, meaning that most of the values are clustered on the right side and there are some outliers on the left side. In a left skewed distribution, the mean is less than the median, which is less than the mode. Therefore, Joseph, who scored at the mean, had the lowest score, Gaby, who scored at the end of the tail, had the second lowest score, and Alfonso, who scored at the median, had the highest score.
Reference: Skewness - Statistics How To
質問 # 104
「データ ガバナンス」という用語を最も適切に説明しているのは次のうちどれですか?
- A. データ ガバナンスは、サイバー犯罪者によるデータ侵害から保護するポリシーです。
- B. データ ガバナンスは、組織内のデータを分析、操作、レポートするプロセスです。
- C. データ ガバナンスは、企業内のデータの可用性、使いやすさ、整合性、セキュリティです。
- D. データ ガバナンスは、組織内のデータ視覚化ダッシュボードの開発を管理します。
正解：C
解説：
Data governance refers to the overarching management of data's availability, usability, integrity, and security within an organization. It involves setting policies and standards that govern data usage, determining data ownership, implementing data security measures, and ensuring that data is accessible for business insights while maintaining its quality. The goal of data governance is to ensure that data is consistent, trustworthy, and not misused, supporting compliance with data privacy regulations and enabling effective data analytics to optimize operations and drive business decision-making.
Reference:
Understanding Data Governance and Its Importance1.
The Role of Data Governance in Data Management2.
Defining Data Governance and Its Business Value3.
質問 # 105
通常、標準のヒート マップにはいくつの変数が表示されますか?
- A. 0
- B. 1
- C. 2
- D. 3
正解：B
質問 # 106
データの統計と情報を調べるプロセスを最もよく説明しているのは次のどれですか?
* クレンジング
- A. ガバナンス
- B. プロファイリング
- C. 検索
正解：A
解説：
Data profiling is the process of examining data for statistics and information about the data, such as the structure, format, quality, and content of the data. Data profiling can help to understand the characteristics, patterns, relationships, and anomalies of the data, as well as to identify and resolve any errors, inconsistencies, or missing values in the data. Data profiling can be done using various tools and methods, such as spreadsheets, databases, or programming languages12.
質問 # 107
アナリストは郡の平均収入について報告しており、次のデータをレビューしています。
アナリストがこのデータセットのデータをクレンジングする必要がある理由は、次のどれですか。
- A. データの完全性
- B. データの外れ値
- C. 欠損値
- D. 重複データ
正解：B
質問 # 108
次のうち、データセット列で文字値が整数値と混在する問題を最もよく説明しているのはどれですか?
- A. 無効なデータ型
- B. 欠損データ
- C. 重複データ
- D. データの外れ値
正解：A
解説：
The invalid data type is the best description for the issue in which character values are mixed with integer values in a data set column. Invalid data type means that the data does not match the expected or required format or structure for a given variable or attribute. For example, if a column is supposed to store numerical values, but some rows contain text values, then those rows have an invalid data type. Reference: CompTIA Data+ Certification Exam Objectives, page 10
質問 # 109
調査結果に 100% の参加が必要な場合、データ アナリストは次のうちどれを最初に調べますか?
- A. データがありません
- B. 冗長データ
- C. 無効なデータ
- D. 重複データ
正解：A
解説：
Explanation
Missing data is a type of data quality issue that occurs when some values in a data set are not recorded or available. Missing data can affect the validity and reliability of survey results, especially if the missing values are not random or ignorable. Missing data can also reduce the sample size and the statistical power of the analysis12 If 100% participation is needed on survey results, a data analyst would look for missing data first, because missing data would indicate that some participants did not complete or submit the survey, or that some responses were not recorded or transmitted correctly. A data analyst would need to identify the causes and patterns of missing data, and apply appropriate methods to handle or prevent missing data, such as imputation, deletion, weighting, or follow-up12
質問 # 110
主キーと一意キーの違いは次のうちどれですか?
- A. 主キーは日付変数にすることはできませんが、一意キーは日付変数にすることができます。
- B. 主キーは複数回値を取得できますが、一意キーは複数回値を取得できません。
- C. データ セット内に存在できる主キーは 1 つだけですが、一意のキーは複数存在する可能性があります。
- D. 一意キーは NULL 値を取ることができませんが、主キーは NULL 値を取ることができます。
正解：C
解説：
Explanation
The correct answer is B. There can be only one primary key in a data set, whereas there can be multiple unique keys.
A primary key is a column or a set of columns that uniquely identifies each row in a table. A table can have only one primary key, which also enforces the NOT NULL constraint on the column(s) involved. A primary key can also be referenced by a foreign key of another table to establish a relationship between the tables12 A unique key is a column or a set of columns that also uniquely identifies each row in a table, but it is not the primary key. A table can have more than one unique key, which also allows one NULL value for the column(s) involved. A unique key can also be referenced by a foreign key of another table to establish a relationship between the tables12 Some of the differences between a primary key and a unique key are:
A primary key creates a clustered index on the column(s), whereas a unique key creates a non-clustered index on the column(s)3 A primary key does not allow any NULL values, whereas a unique key allows one NULL value for the column(s)123 A primary key can be a unique key, but a unique key cannot be a primary key12
質問 # 111
営業マネージャーから、会社の全顧客と従業員の氏名（ファーストネーム）、姓、電話番号を含むレポートの依頼がありました。データエンジニアは、複数のテーブルから重複レコードも含めてすべてのレコードを返す必要があります。2つのテーブルを結合する最適な方法は次のうちどれですか？
- A. クロス結合
- B. 左外部結合
- C. 完全外部結合
- D. 完全内部結合
正解：A
解説：
A CROSS JOIN returns the Cartesian product of two tables, pairing every row from the first table with every row from the second, resulting in all possible combinations-including duplicates. This is useful when you need every record matched with every record, which aligns with the requirement to return all records, even duplicates.
CompTIA Data+ Reference:
CompTIA Data+ Study Guide (Exam DA0-001), Chapter 3: Databases and Data Sources, Section "SQL Joins and Their Use Cases", Official CompTIA CertMaster Learn for Data+, Module 3.4 "Cross Joins and Data Output".
質問 # 112
データ アナリストは、以下のサンプル スキーマに 40,000 行を超えるセットを持っています。
アナリストは、顧客の生年月日を含む列を 1 つ作成したいと考えています。コンパイルの理由を最もよく説明するのは、次のデータ品質の側面のうちどれですか?
- A. データの完全性
- B. データ精度
- C. データの整合性
- D. データの重複
正解：C
質問 # 113
アナリストは、分析のために 2 つのデータ テーブルを結合する必要があります。該当する場合は、最初の表のすべての名前と都市を 2 番目の表の対応する年齢と結合する必要があります。
アナリストが完了する必要がある正しい結合は次のうちどれですか。1 つのテーブルには合計行数は何行になりますか?
- A. 左結合。4列
- B. OUTER JOIN、7 行
- C. 右結合。5行
- D. INNER JOIN、2 行
正解：A
解説：
Explanation
The correct join the analyst should complete is B. LEFT JOIN, four rows.
A LEFT JOIN is a type of SQL join that returns all the rows from the left table, and the matched rows from the right table. If there is no match, the right table will have null values. A LEFT JOIN is useful when we want to preserve the data from the left table, even if there is no corresponding data in the right table1 Using the example tables, a LEFT JOIN query would look like this:
SELECT t1.Name, t1.City, t2.Age FROM Table1 t1 LEFT JOIN Table2 t2 ON t1.Name = t2.Name; The result of this query would be:
Name City Age Jane Smith Detroit NULL John Smith Dallas 34 Candace Johnson Atlanta 45 Kyle Jacobs Chicago 39 As you can see, the query returns four rows, one for each name in Table1. The name John Smith appears twice in Table2, but only one of them is matched with the name in Table1. The name Jane Smith does not appear in Table2, so the age column has a null value for that row.
質問 # 114
分析のビジネス要求を受け取ったときにアナリストが実行する必要がある最初のステップは次のうちどれですか?
- A. ビジネス上の質問を確認して範囲を理解します。
- B. 問題を解決するための方法論を最終決定します。
- C. 分析のためのデータのニーズとソースを決定します。
- D. 探索的データ分析のための分析を開始します。
正解：A
解説：
Explanation
answer: C. Review the business questions to understand the scope.
The first step an analyst should perform upon receiving a business request for analysis is to review the business questions to understand the scope of the problem, the objectives, and the expected outcomes. This will help the analyst to define the analytical approach, identify the data needs and sources, and plan the analysis process. Reviewing the business questions will also help the analyst to communicate with the stakeholders and clarify any assumptions or ambiguities1.
Option A is incorrect, as determining the data needs and sources for analysis is not the first step, but rather a subsequent step that depends on the business questions and the analytical approach.
Option B is incorrect, as initiating the analysis for exploratory data analysis is not the first step, but rather a part of the analysis process that involves examining and summarizing the data, identifying patterns and outliers, and testing hypotheses.
Option D is incorrect, as finalizing the methodology to solve the problem is not the first step, but rather a later step that involves selecting and applying the appropriate analytical techniques, tools, and models to answer the business questions.
質問 # 115
ユーザーは毎日データ ファイルを買掛金システムにインポートします。定期的に。フィールド入力はシステムが予期しているものではありません。そのため、行でエラーが発生し、インポート プロセスが中断されます。この問題を解決するには、ユーザーはファイルを開いて行内のエラーを見つけ、インポートを再試行する前に手動で修正します。その後インポートを試みると、インポートが中断されることがあります。けれど。エラーの数を減らすために、このプロセスに次の変更を加える必要があるのはどれですか?
- A. ファイルをロードする前に、データが完全であるかどうかをユーザーに手動で確認してもらいます
- B. インポート前にファイルをスポットチェックして、フィールド エラーを見つけて修正します。
- C. 間違った入力をすべて削除し、修正したファイルをアップロードします。
- D. インポート前にファイルを実行するためのデータ フィールドとデータ型の検証ツールを作成します。
正解：D
解説：
Explanation
A data field to data type validator is a tool or a process that checks if the data in each field of a file matches the expected data type, such as text, number, date, etc. A data field to data type validator can help to identify and correct any errors or inconsistencies in the data before importing it into the accounts payable system. This would reduce the number of errors and broken imports, as well as save time and effort for the user.
質問 # 116
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