データ・DX
データサイエンスとは？
読み: でーたさいえんす英語: Data Science更新日: 2026-06-26
データサイエンスとは、統計、機械学習、データ理解、業務課題の整理を組み合わせて価値を生み出す領域です。
DS検定
関連表記: データサイエンス / Data Science
試験で問われるポイント
- 分析手法だけでなく、課題設定と結果の活用まで含みます。
- DS検定では統計、機械学習、評価指標、価値創造を横断して問われます。
具体例
解約率を下げるために顧客データを分析し、施策につなげます。
混同しやすい点
- モデルを作ることだけがデータサイエンスだと考える。
- 業務目的やデータ品質を見ずに手法を選ぶ。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
確率の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
代表的な確率分布と利用場面の対応を整理した。5つの対応がすべて適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
データ 3, 4, 5, 6, 32 の平均値と中央値の組み合わせとして正しいものはどれか。
DS検定データサイエンス
推定に関する記述として誤っているものはどれか。
DS検定データサイエンス
仮説検定と95%信頼区間の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
施策AとBの平均に差がないという帰無仮説を、有意水準5%で検定したところp値は0.03だった。最も適切な判断はどれか。
DS検定データサイエンス
頻度論における95%信頼区間の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
新しい案内文を送った顧客の再購入率を、同じ方法で無作為抽出した標本から推定した。結果は次のとおりだった。この結果の報告として最も適切なものはどれか。 | 店舗 | 再購入率の点推定 | 95%信頼区間 | |---|---:|---:| | 東店 | 12% | 8%〜16% | | 西店 | 15% | 5%〜25% |