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質問 # 164
Web 開発者は、悪意のあるユーザーがユーザー名やユーザー ID などの入力を求められたときに、SQL ステートメントを入力できないようにしたいと考えています。
次のクエリ最適化手法のうち、SQL インジェクション攻撃を効果的に防ぐのはどれですか?
- A. レコードのサブセット。
- B. 索引付け。
- C. クエリ セット内の一時テーブル。
- D. パラメータ化。
正解：D
解説：
Explanation
The correct answer is D: Parametrization. Parameterized SQL queries allow you to place parameters in an SQL query instead of a constant value. A parameter takes a value only when the query is executed, allowing the query to be reused with different values and purposes. Parameterized SQL statements are available in some analysis clients, and are also available through the Historian SDK.
For example, you could create the following conditional SQL query, which contains a parameter for the collector's name: SELECT* FROM ExamsDigest WHERE coursename=? ORDER BY tagname SQL Injection is best prevented through the use of parameterized queries.
質問 # 165
調査データを確認しているときに、調査アナリストは、1 つの質問に対するすべての回答からデータが欠落していることに気付きました。この問題に最もよく対処する方法は次のうちどれですか?
- A. 欠損データを置き換えます。
- B. 無効なデータを削除します。
- C. 重複データを削除します。
- D. 冗長データを置き換えます。
正解：A
解説：
This is because missing data is a type of data quality issue that occurs when data is absent or incomplete in a data set, which can affect the accuracy and reliability of the analysis or process. Missing data can be caused by various factors, such as human error, system error, or non-response. Missing data can be addressed by using various methods, such as replacing missing data, which means filling in or imputing the missing values with some reasonable estimates, such as mean, median, mode, or regression. The other methods are not used to address missing data. Here is why:
* Remove duplicate data is a type of method that eliminates or reduces duplicate data, which is a type of data quality issue that occurs when data is repeated or copied in a data set. Removing duplicate data does not address missing data, but rather affects the quantity and validity of the data.
* Replace redundant data is a type of method that eliminates or reduces redundant data, which is a type of data quality issue that occurs when data is unnecessary or irrelevant for the analysis or purpose.
Replacing redundant data does not address missing data, but rather affects the efficiency and performance of the analysis or process.
* Remove invalid data is a type of method that eliminates or reduces invalid data, which is a type of data quality issue that occurs when data is incorrect or inaccurate in a data set. Removing invalid data does not address missing data, but rather affects the validity and reliability of the analysis or process.
質問 # 166
データセットを操作していて、さまざまな種類の本に使用したカテゴリの名前を変更したいと考えています。
このアクションを最もよく表す用語はどれですか?
- A. 録音中。
- B. フィルタリング。
- C. 要約中
- D. 集計中。
正解：A
質問 # 167
定期的なイベントが、地理的に異なる場所にある 2 つのデータベースに格納されています。データ アナリストは、イベントが 1 つのデータベースで他のデータベースよりも 3 時間早くログに記録されていることに気付きました。問題の原因として最も可能性が高いのは次のうちどれですか?
- A. データ アナリストがデータベースを正しくクエリしていません。
- B. 2 番目のデータベースのログが正しくありません。
- C. データベースは異なるタイム ゾーンでイベントを記録しています。
- D. データベースはさまざまなイベントを記録しています。
正解：C
質問 # 168
以下の図をご覧ください。
次のデータ スキーマのうちどれが表示されていますか?
- A. キーと値のペア
- B. オンライントランザクション処理
- C. リレーショナルデータベース
- D. データレイク
正解：C
解説：
A relational database is a type of database that organizes data into tables, where each table has a fixed number of columns and a variable number of rows. Each row in a table represents a record or an entity, and each column represents an attribute or a property of that entity. The tables are linked by common fields, called keys, which enable the database to establish relationships between the data. A relational database schema is a diagram that shows the structure and organization of the tables, columns, keys, and constraints in a relational database. The diagram given in the question is an example of a relational database schema, as it shows two tables: "Runs" and "Experiments", with their respective columns, data types, and primary keys. The "Runs" table also has a foreign key that references the "ExperimentId" column in the "Experiments" table, indicating a relationship between the two tables. Therefore, the correct answer is D. References: What is a database schema? | IBM, Database Schema - Javatpoint
質問 # 169
データマイニング ETL ツールの例は次のうちどれですか?
- A. SSIS
- B. Cognos
- C. Stata
- D. SPSS
正解：A
解説：
Explanation
A data-mining ETL tool is a software application that performs extract, transform, and load (ETL) operations on data for data mining purposes. Data mining is the process of discovering patterns, trends, and insights from large and complex data sets. ETL tools help to prepare the data for analysis by extracting data from various sources, transforming data into a consistent and suitable format, and loading data into a data warehouse or other destination. SSIS (SQL Server Integration Services) is an example of a data-mining ETL tool that is part of Microsoft SQL Server. SSIS provides graphical tools and wizards for building and debugging ETL packages that can work with various data sources and destinations. Therefore, the correct answer is A.
References: [Data Mining - SQL Server Integration Services (SSIS) | Microsoft Docs], [What Is Data Mining?
| Oracle]
質問 # 170
2020 年 4 月 9 日の朝、データ アナリストは、年初来の売上高を特定する売上レポートを作成するよう依頼されました。毎日の売上データは、その日の終わりまで最新のものです。次の日付範囲のうち、レポートに含める必要があるのはどれですか?
- A. 2020 年 1 月 1 日から 2020 年 4 月 8 日まで
- B. 2020年1月1日～2020年4月7日
- C. 2020 年 1 月 1 日から 2020 年 4 月 9 日まで
- D. 2020年1月1日～2020年4月1日
正解：C
質問 # 171
データ スチュワードは、高額な罰金や否定的な評判につながる可能性のある法的違反から組織を保護します。
- A. いいえ。
- B. そうです。
正解：B
質問 # 172
以下の図を考えてみます。
画像に描かれているサンプリングのタイプは次のうちどれですか?
- A. 層別
- B. クラスター
- C. 体系的
- D. ランダム
正解：C
解説：
Explanation
Systematic sampling is a type of sampling where the sample is selected by following a fixed interval. For example, every 10th person in a list is chosen for the sample. In the image, the sample is selected by choosing every 3rd person in the line, starting from person number 1. This is an example of systematic sampling.
References: Types of Sampling Techniques in Data Analytics You Should Know, Sampling Methods | Types, Techniques & Examples - Scribbr
質問 # 173
次のデータが与えられます:
次のどれがデータセットを最もよく説明していますか?
- A. データは外れ値です。
- B. データに矛盾があります。
- C. データが不完全です。
- D. データに偏りがあります。
正解：B
解説：
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 # 174
次のグラフを考えてみましょう。
次の要約文のうち、データ報告の整合性を維持するものはどれですか?
- A. すべての戦略において、製品 A と製品 B の売上はほぼ同じです。
- B. 戦略 4 は、他の戦略と比較して最高の売上をもたらします。
- C. 戦略 2 では製品 D の売上高は最大にはなりませんが、すべての製品の中では最も効果的であるように見えます。
- D. 製品 D は、すべての戦略において他の製品よりも宣伝する必要があります。
正解：B
解説：
Strategy 4 provides the best sales in comparison to other strategies. This is because the total sales for Strategy
4 are the highest among all the strategies, as shown by the black line. The other statements are not accurate or do not uphold integrity in data reporting. Here is why:
Statement A is false because sales are not approximately equal for Product A and Product B across all strategies. For example, in Strategy 1, Product A has more sales than Product B, while in Strategy 3, Product B has more sales than Product A.
Statement C is misleading because it does not account for the difference in scale between the products. While Strategy 2 has the highest total sales among all products, it does not necessarily mean that it is the most effective for each product. For instance, Product D has very low sales in Strategy 2 compared to other strategies.
Statement D is biased because it does not provide any evidence or justification for why Product D should be promoted more than the other products in all strategies. It also ignores the fact that Product D has the lowest sales among all products in most of the strategies.
質問 # 175
最新の分析に貢献する 3 つの技術革新はどれですか?
3つの答えを選択してください。
- A. Dashboard.
- B. Data.
- C. Computing.
- D. Storage.
正解：B、C、D
質問 # 176
データマイニング ETL ツールの例は次のうちどれですか?
- A. SSIS
- B. Cognos
- C. Stata
- D. SPSS
正解：A
質問 # 177
XXX-XXX-XXXX としてフォーマットされた電話番号が考慮されるデータ型は、次のうちどれですか?
- A. 数値
- B. 日付
- C. フロート
- D. テキスト
正解：A
質問 # 178
アナリストは、デジタル ニュース アウトレットの記事で見つかったデータのテキスト分析を実行する必要があります。次のうち、アナリストがデータを取得するために適用する最良の手法はどれですか?
- A. ETL
- B. データラングリング
- C. Webスクレイピング
- D. サンプリング
正解：C
解説：
This is because web scraping is a technique that allows the analyst to extract data from web pages, such as articles from a digital news outlet. Web scraping can be done using various tools and methods, such as Python libraries, browser extensions, or online services. The other techniques are not suitable for acquiring data from web pages. Here is why:
Sampling is a technique that involves selecting a subset of data from a larger population, usually for statistical analysis or testing purposes. Sampling does not help the analyst to acquire data from web pages, but rather to reduce the amount of data to be analyzed.
Data wrangling is a technique that involves transforming and cleaning data to make it suitable for analysis or visualization. Data wrangling does not help the analyst to acquire data from web pages, but rather to improve the quality and usability of the data.
ETL stands for Extract, Transform, and Load, which is a process that involves moving data from one or more sources to a destination, such as a data warehouse or a database. ETL does not help the analyst to acquire data from web pages, but rather to store and organize the data.
質問 # 179
若い Web 開発者が、ユーザーが短い動画をアップロードできる新しいアプリケーションを開発しています。最初のタスクは、「ショート ビデオをアップロード」という見出しと、「今すぐアップロード」というクリック可能なボタンを表示するホームページを作成することです。
次の HTML コマンドのうち、開発者がタスクを正常に完了するのに役立つものはどれですか?
- A. < span >短い動画をアップロード< /span >< button >今すぐアップロード< /button >
- B. < p >ショートビデオをアップロード< /p >< p >今すぐアップロード< /p >
- C. < hl >ショートビデオをアップロード< /h1 >< hl >今すぐアップロード< /h1 >
- D. < hl >ショートビデオをアップロード< /h1 >< button >今すぐアップロード< /button >
正解：D
解説：
The correct answer is: Upload Your Short Videos
upload now
The two tags are used to define HTML headings. defines the most important heading. defines the least important heading.
Note: Only use one per page - this should represent the main heading/subject for the whole page. The tag defines a clickable button.
質問 # 180
以下の表を考慮すると、次のようになります。
次の変数のうち、一貫性がないと考えられるのはどれですか?また、その変数には個別の値がいくつ必要ですか?
- A. コード、4
- B. 性別、2
- C. レベル、3
- D. 名前、1 つ
- E. リージョン、5
正解：B
質問 # 181
英数字の値が含まれるのは次のうちどれですか?
- A. 0
- B. 10.12
- C. A3J7
- D. 13.6
正解：C
解説：
Explanation
Alphanumeric values are values that contain both letters and numbers, such as A3J7. The other options are numeric values, as they contain only numbers, such as 10.1E2, 13.6, and 1347. Reference: Guide to CompTIA Data+ and Practice Questions - Pass Your Cert
質問 # 182
データ アナリストは、2020 年第 2 四半期の取締役会向けの売上レポートを作成するよう求められます。このレポートには、第 2 四半期までの業績のレビューが含まれます。取締役会は、数字が確定した後、2020 年 7 月 15 日に開催されます。データ アナリストが作成する必要があるレポートの種類は次のうちどれですか?
- A. ダイナミック
- B. 静的
- C. セルフサービス
- D. リアルタイム
正解：B
解説：
Explanation
A dynamic report is a type of report that shows data that changes or updates automatically based on certain criteria or parameters. A dynamic report can allow users to interact with the data, filter it, drill down into it, or visualize it in different ways. A dynamic report is suitable for situations where the data changes frequently or where real-time or near-real-time data is needed for decision making or analysis. In this case, the data analyst is asked to create a sales report for the second-quarter 2020 board meeting, which will include a review of the business's performance through the second quarter. The board meeting will be held on July 15, 2020, after the numbers are finalized. This means that the data analyst does not need to show real-time or dynamic data, but rather a fixed and accurate view of the sales data for the second quarter. Therefore, a static report would be the best way to meet this stakeholder requirement. Therefore, the correct answer is A. References: [What are Dynamic Reports? | Sisense], Static vs Dynamic Reports - What's The Difference? | datapine
質問 # 183
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