AIデータ整形検定（無料模試）

Q1. データ整形で最も避けるべき事故はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

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. 数値が不自然でも放置する

C. 例外ケースは後で考えるとして進める

D. 元データを上書きしてしまい戻せない状態にする

Q2. 顧客リスト整形で最も重要な基準はどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 数値が不自然でも放置する

B. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

C. 欠損値は全部0で埋めれば早いと判断する

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

Q3. 列の正規化（例：男性/女/不明を統一）をする理由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. 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

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. 欠損値は全部0で埋めれば早いと判断する

D. データ定義を確認しない

Q4. 集計表の数字が合わない場合、最初に確認すべきことはどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 目的が不明のまま整形する

B. 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

C. 単位が混在していても平均を出してしまう

D. AIが整形した結果をそのまま採用する

Q5. AIが生成した整形コードを安全に使う手順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. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

B. 分類ルールを曖昧にする

C. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

D. 目的が不明のまま整形する

Q6. 集計前に行うべき整形として最も適切なのはどれか？（最も適切なものを選べ）

A. エラーが出ても無視して処理を進める

B. 欠損値は全部0で埋めれば早いと判断する

C. IDを削って追跡不能にする

D. 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

Q7. 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

Q8. 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. 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

B. 分類ルールを曖昧にする

C. 誤った結合で別人のデータを統合し、重大事故を起こす

D. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

Q9. AIに整形させたデータが誤っていた場合の最適リスク低減策はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. 単位が混在していても平均を出してしまう

B. 手作業で修正して再現性がない

C. 個人情報は匿名化/マスキングし、外部AIには渡さない設計にする

D. 数値が不自然でも放置する

Q10. データ整理でまず最初に行うべき作業として最も適切なのはどれか？

A. 推測で欠損値を補完し、誤った意思決定につながる

B. 数字を都合よく整形し、誤解を招く資料を作る

C. 異常値を除外理由なく削る

D. 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

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