問15 非構造化データを構造化する事例

基本情報​技術者試験 令和6年度 公開問題 科目A、全20問のうちの問15。

出典:令和6年度 基本情報技術者試験 公開問題 科目A 問15

ビッグデータ分析の前段階として,非構造化データを構造化データに加工する処理を記述している事例はどれか。

  1. ア関係データベースに蓄積された大量の財務データから必要な条件に合致するデータを抽出し,利用者が扱いやすい表計算ソフトウェアデータに加工する。
  2. イ個人情報を含むビッグデータを更に利活用するために,特定の個人を識別することができないように匿名化加工する。
  3. ウ住所データ項目の中にある,“ヶ”と“が”の混在や,丁番地の表記不統一を,標準化された表記へ統一するために加工する。
  4. エソーシャルメディアの口コミを機械学習によって単語ごとに分解し,要約を作り,分析可能なデータに加工し,関係データベースに保管する。
答えと解説を開く

正解はエです。

構造化データは、関係データベースの表のように、項目と形が決まっているデータです。非構造化データは、文章、画像、音声のように、決まった項目の形を持たないデータです。エは、ソーシャルメディアの口コミという自由な文章を、単語に分け、要約を作り、分析できる形に整えて、関係データベースに入れています。形のないデータを表の形に変えているので、非構造化データを構造化データに加工する事例です。正解はエです。

ほかの選択肢が違う理由

  • ア関係データベースの財務データは、もともと構造化データです。表計算ソフトウェアの形に移しても、構造化データから構造化データへの加工です。
  • イ匿名化加工は、個人を特定できないようにする処理です。データの形を変えることではありません。
  • ウ住所の表記をそろえるのは、データクレンジング (表記の統一) です。もともと項目の決まった住所データを整えているだけです。

仕組み

ビッグデータの多くは、SNS の投稿、画像、センサの記録のような非構造化データです。そのままでは集計しにくいので、分析の前に表の形に整える処理が必要になります。

自然言語の文章を単語に分ける処理を形態素解析と言います。単語ごとの出現回数などを数えると、文章を表の形で扱えるようになります。

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