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✅ 試験で押さえるべき「5つの領域」と用語の例
CompTIA Data+ 試験は、以下の5領域から出題されます：
① データコンセプトと環境（Data Concepts and Environments）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 構造化データ | 表形式（ExcelやRDBなど）で整っているデータ。分析しやすい。 |
| 非構造化データ | 画像・動画・メール文面など。形式がバラバラで整形が必要。 |
| リレーショナルデータベース | テーブル同士をキーで結び、整然と管理されたデータベース。 |
| スキーマ | データベースの構造設計図（テーブル・カラム・関係性など）。 |
| データレイク | 形式に関係なく大量の生データを保存する仕組み。柔軟性が高い。 |
② データマイニング（Data Mining）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| ETL（Extract, Transform, Load） | データの抽出・変換・格納の一連の流れ。 |
| クレンジング | 重複・欠損・誤りなどを修正して品質を高める作業。 |
| 正規化 | データを分割・整理し、冗長性や不整合を減らす手法。 |
| 変数変換 | 数値⇔カテゴリの変換、標準化・スケーリングなどを含む。 |
| データブレンディング | 異なるソースからのデータを結合して一体化する技術。 |
③ データ解析（Data Analysis）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 記述統計 | 平均・中央値・分散など、データの特徴を要約する統計手法。 |
| 相関分析 | 2つの変数がどの程度関係しているかを測定（例：身長と体重）。 |
| 仮説検定 | 差が偶然かどうかを数値的に判断する手法（例：t検定、p値など）。 |
| 回帰分析 | 数式モデルで未来を予測する（例：売上予測）。 |
| 外れ値 | 他と大きく異なる値。分析結果をゆがめる可能性あり。 |
④ 可視化（Visualization）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| ダッシュボード | 指標やグラフをまとめた可視化画面。リアルタイム共有も可能。 |
| 静的レポート | 内容が固定されたレポート。印刷やPDFに向く。 |
| 動的レポート | フィルターや期間選択が可能。閲覧者が操作できる形式。 |
| チャート選定 | 棒グラフ＝比較、折れ線＝推移、円グラフ＝構成、散布図＝関係性。 |
| 視認性 | 色やフォント、レイアウトの工夫で情報が伝わりやすくなること。 |
⑤ データガバナンス・品質（Data Governance and Quality）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| データガバナンス | 社内でのデータ管理方針（誰が何をどう使うかのルール） |
| コンプライアンス | 法律や規制を守ること（例：個人情報保護法） |
| データ品質の指標 | 正確性・完全性・一貫性などで評価 |
| マスターデータ管理（MDM） | 重要なデータ（顧客・製品など）を一元管理する方法 |
| 監査ログ | データへのアクセスや変更の履歴。トラブル時の追跡に重要。 |
✅ 試験前のチェックポイント
✅ 用語の意味を「一言で説明」できるか？
✅ グラフや手法の「使いどころ」がわかるか？
✅ 「現場でどう活かすか」までイメージできているか？
👉 単語の暗記だけでなく、“使える知識”として理解することが合格への近道です！
✅ まとめ：用語理解は「使いこなす力」への第一歩！
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| CompTIA Data+は用語理解が重要 | 分野を横断して広く出題されるため、基本語彙は必須 |
| ただの暗記にしない | 実務と結びつけて覚えると効果的 |
| わからない用語は一度図解してみる | 図や具体例で整理すると記憶に残りやすい |
📌 おまけ：用語チェック用テンプレート
| 用語 | 意味（自分の言葉で） | 使う場面の例 |
|---|---|---|
| 平均値 | ||
| KPI | ||
| ETL |
このように自分用の用語ノートを作っておくと、試験にも実務にも活かせます！
Best regards, (^^ゞ
