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【データ分析実務スキル検定 シティズン級】シラバスまとめ【CBAS】

こんにちは、ぽんです

いつも訪問ありがとうございます(ブックマーク・スターもありがとうございます)

ブログ更新の励みになっています

今回は今勉強中の試験のシラバスのまとめです

勉強されている方や興味がある方の参考になれば幸いです

まだまだ知名度が高くない試験ではあるので、情報が少ないものですが、合格をめざして取り組んでいきましょう!

データ分析実務スキル検定 シティズン級シラバス(概要)

1. データの基礎知識

  • データの種類: 定量データと定性データ、構造化データと非構造化データ
  • データの収集方法: アンケート、観察、データベース、ログデータなど
  • データの前処理: データのクリーニング、不足値の処理、データ変換

2. 統計の基礎

  • 基礎統計: 平均、中央値、最頻値、標準偏差、分散
  • 分布の理解: 正規分布、歪度、尖度
  • 相関分析: ピアソンの相関係数、スピアマンの順位相関
  • データの可視化: ヒストグラム、棒グラフ、散布図、折れ線グラフ

3. Excel/スプレッドシートの基本操作

  • 関数の使用: 基本的な算術関数(SUM, AVERAGE, COUNT)、IF関数、VLOOKUP
  • ピボットテーブルの作成と利用
  • グラフ作成: 棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフの作成
  • データのフィルタリング: 条件付き書式、並び替え、フィルタ

4. データの可視化

  • 基本的なグラフの作成方法: 棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど
  • ダッシュボード作成: 複数のグラフやデータを一つにまとめたビジュアル表示
  • 可視化ツールの使用: Excel、Googleスプレッドシート、Power BI、Tableauの基本

5. ビジネスにおけるデータ分析

  • 売上や費用分析: 収益、コスト、利益の分析
  • 市場調査: 顧客の属性や行動データの分析
  • KPI(重要業績評価指標)の分析: 企業やプロジェクトの目標達成度を測る指標
  • レポート作成: データに基づくレポートの書き方、視覚化されたデータを使ったレポート作成

6. データ分析の倫理とプライバシー

  • データの利用に関する倫理: プライバシー保護、データの適切な利用
  • 個人情報保護法: データ分析に関連する法律の基本知識

7. 基本的なデータ分析手法

  • 平均値比較: グループ間の平均値の差を分析する(t検定など)
  • 回帰分析: 1つまたは複数の変数が他の変数にどのように影響を与えるかをモデル化
  • 時系列分析: データの傾向や季節性を分析し、将来の予測を行う

シラバス詳細

基本的なビジネス指標の関係を理解している(問題数1)

  • KPIツリーの作成
  • 変数のコントローラビリティ

基本的なデータ可視化手法を理解している(問題数1)

  • 基礎グラフ(棒グラフ, 折れ線グラフなど)
  • 統計グラフ(ヒストグラム,散布図など)
  • グラフ作成における基本的な注意点

基本的な集計値の意味を理解している(問題数1)

  • 基本指標と集計値(平均値、変化率、最頻値など)の計算・解釈

データの前処理ができる(問題数6)

  • データの準備と整形
  • 不適切なレイアウトの表の修正
  • 欠損値・外れ値の対処・不適切なデータの除去
  • 重複の削除・表記ゆれの対処・表記の統一・再カテゴライズ

データの抽出ができる(問題数1)

  • 特定の条件を満たすデータの抽出

分析目的に応じた必要なデータの抽出(問題数1)

  • データの要約ができる
  • データの形式的な要約(行数・列数の出力、数量データとカテゴリカルデータの区別)
  • データの統計的な要約(統計量を用いた要約)
  • 2変数以上の要約(クロス集計表の作成、相関係数)
  • 複数条件を指定した集計値の計算

指標計算ができる(問題数1)

  • 与えられた定義の元に指標の計算

やや高度なデータの可視化ができる(問題数1)

  • 基礎グラフ(棒グラフ , 折れ線グラフなど)の作成

  • 統計グラフ(ヒストグラム, 散布図など)の作成

パターンや関係性を探索できる(問題数2)

  • データ間の関係性の探索(相関関係・類似度の計算)

  • 共起関係の抽出

  • 季節変動や頻出パターンの発見

要因分析、感度分析ができる(問題数1)

  • 一部データの変化に応じて、集計値がどのように変化するかを計算

  • ある要素の全体への寄与率を計算

仮説の検証ができる(問題数3)

  • 与えられた仮説の検証
  • 与えられた主張の裏付けとなるデータを抽出
  • 簡単なシミュレーションを含む

ナンバリング、カテゴライズができる(問題数1)

  • データをランダムに並び替えする
  • データに規則的なナンバリングをするなど

よく出題される関数

1. 基本的な算術関数

  • SUM関数: 範囲内の数値を合計する。
    • 例: =SUM(A1:A10)

  • AVERAGE関数: 範囲内の数値の平均を計算する。
    • 例: =AVERAGE(B1:B10)

  • COUNT関数: 範囲内の数値セルの数を数える。
    • 例: =COUNT(C1:C10)

  • MAX関数: 範囲内の最大値を返す。
    • 例: =MAX(D1:D10)

  • MIN関数: 範囲内の最小値を返す。
    • 例: =MIN(E1:E10)

2. 条件付き関数

  • IF関数: 条件に基づいて値を返す。
    • 例: =IF(A1>10, "大", "小")

  • COUNTIF関数: 条件に一致するセルの数を数える。
    • 例: =COUNTIF(A1:A10, ">10")
  • SUMIF関数: 条件に一致するセルの合計を計算する。
    • 例: =SUMIF(A1:A10, ">10", B1:B10)
  • AVERAGEIF関数: 条件に一致するセルの平均を計算する。
    • 例: =AVERAGEIF(A1:A10, ">10", B1:B10)

3. データ参照関数

  • VLOOKUP関数:
    範囲内で指定した値に一致する行のデータを返す。
    • 例: =VLOOKUP(A1, B1:D10, 2, FALSE)
      ※B1の範囲からA1の値を検索し、2列目の値を返す。
  • HLOOKUP関数: 範囲の上端行で指定した値に一致する列のデータを返す。
    • 例: =HLOOKUP(A1, B1:D10, 2, FALSE)
  • INDEX関数: 範囲内の指定した位置にある値を返す。
    • 例: =INDEX(A1:C10, 2, 3)
      ※範囲の2行3列目の値を返す。
  • MATCH関数: 範囲内で指定した値が何番目にあるかを返す。
    • 例: =MATCH("Apple", A1:A10, 0)
      ※A1の中で"Apple"が何番目にあるかを返す。

4. データの集計・分析

  • SUBTOTAL関数: フィルターされたデータ範囲の集計を行う(SUM、AVERAGE、COUNTなど)。
    • 例: =SUBTOTAL(9, A1:A10) ※9はSUMのコード。
  • ピボットテーブル: 大量のデータを集計・分析するために使用。特定の関数ではないが、ピボットテーブルの作成が重要なスキル。

5. テキスト操作関数

  • CONCATENATE関数(Excelの新しいバージョンでは TEXTJOIN& 演算子が推奨される): テキストを結合する。
    • 例: =CONCATENATE(A1, " ", B1)
  • LEFT関数: テキストの左から指定した文字数を抽出。
    • 例: =LEFT(A1, 3) ※A1の左から3文字を抽出。
  • RIGHT関数: テキストの右から指定した文字数を抽出。
    • 例: =RIGHT(A1, 2) ※A1の右から2文字を抽出。
  • MID関数: テキストの中間から指定した位置の文字列を抽出。
    • 例: =MID(A1, 2, 3) ※A1の2文字目から3文字を抽出。

6. 日付・時刻関数

  • TODAY関数: 現在の日付を返す。
    • 例: =TODAY()
  • NOW関数: 現在の日付と時刻を返す。
    • 例: =NOW()
  • DATEDIF関数: 2つの日付の差を計算する(年、月、日単位で計算可能)。
    • 例: =DATEDIF(A1, B1, "Y") ※A1とB1の日付の年の差を返す。

最後に

最後までお付き合いいただき、ありがとうございます

お楽しみいただけましたら幸いでございます

www.udablog.com

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