重要度：B 論点：構造化・非構造化データ
問192：行と列で表現でき関係データベースで扱いやすいデータを構造化データという。文書・画像・音声のように定型的構造を持たないデータを何というか。
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非構造化データ。両者の中間で、タグ等で一定の意味付けがされたXML・JSONなどが半構造化データである。
重要度：C 論点：尺度水準
問193：血液型や性別のように、区分するだけで大小・間隔に意味のない尺度を何というか。
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名義尺度。順序に意味があるのが順序尺度、間隔が等しいのが間隔尺度、比率にも意味があるのが比率尺度である。
重要度：C 論点：ビッグデータの特性
問194：ビッグデータの特徴を表す「3つのV」を挙げよ。
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Volume(量)・Variety(多様性)・Velocity(速度)。大量・多様・高速に生成されるデータを指す。
重要度：A 論点：データウェアハウス
問195：分析目的で複数システムのデータを統合・蓄積した大規模データベースを何というか。
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データウェアハウス(DWH)。時系列で蓄積し分析に用いる。特定用途に切り出した小規模データがデータマートである。
重要度：A 論点：ETL
問196：データの抽出・変換・書き出しを行い、DWH等へ統合するための処理を何というか。
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ETL(Extract・Transform・Load)。元データを抽出・整形・格納する。
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