AIデータ整形検定（無料模試）

Q1. 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. 不明点をAIに断定させて処理を進める

C. フォーマットを勝手に変える

D. 単位を統一しない

Q2. アンケート自由回答の整形で最も適切な方針はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 単位が混在していても平均を出してしまう

B. 分析用と運用用を混ぜる

C. 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

D. チェックを省略してそのままレポートに載せる

Q3. データ整形で最も多いミスとして最も適切なのはどれか？

A. チェックを省略してそのままレポートに載せる

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. 数値が不自然でも放置する

D. エラーが出ても無視して処理を進める

Q4. 顧客データの名寄せで最も危険な誤りはどれか？（最も実務的なものを選べ）

A. 結合キーが曖昧でもとりあえず結合してしまう

B. 数値が不自然でも放置する

C. ログデータの時系列がズレても気にしない

D. 結合前にキーの一意性と一致率を確認し、結合結果を検証する

Q5. 集計前に行うべき整形として最も適切なのはどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 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

B. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

C. 不明値を勝手に埋める

D. フォーマットを勝手に変える

Q6. データ整形で最も多いミスとして最も適切なのはどれか？

A. 履歴を残さない

B. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

C. 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

D. 整形ルールを保存せず、毎回結果が変わる状態にする

Q7. AIにデータ整形を依頼するとき最も重要な指示はどれか？

A. 重複は見つけ次第削除してしまう

B. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

C. 数字を都合よく整形し、誤解を招く資料を作る

D. 分類ルールはサンプル検証し、例外ケースを確認してから採用する

Q8. 同じ列に「1」「1.0」「１」が混在する場合の最適処理はどれか？

A. 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

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. エラーが出ても無視して処理を進める

D. 分類ルールをAIが作ったので検証せず使う

Q9. 結合キーが曖昧なデータを統合する際の最適判断はどれか？（最も実務的なものを選べ）

A. 単位を統一しない

B. データソースを確認しない

C. AI整形は必ずルールと手順を出力させ、再現可能な形で保存する

D. 元データを上書きしてしまい戻せない状態にする

Q10. データ整形の再現性を担保する最も強い方法はどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 加工ルールを残さない

B. 数値が不自然でも放置する

C. AI整形は必ずルールと手順を出力させ、再現可能な形で保存する

D. 不明値を勝手に埋める

AIデータ整形検定 （無料模試）

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