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① ビッグデータ活用の留意点・課題
目的の明確化
分析すること自体が目的ではない
ビジネス目標を達成するために使う
セキュリティ対策
クラウド利用が多いため
情報漏えい・内部不正・人的ミスに注意
プライバシー配慮
個人情報保護法を守る
個人データは慎重に管理
高速な処理性能
処理が遅いとビジネス機会損失につながる
プラットフォーム選定が重要
データサイエンティスト不足
数学＋統計＋IT＋ビジネス理解が必要
採用・育成・働きやすい環境づくりが課題
② ビッグデータの活用技術・学問分野
データサイエンス
大量データから価値ある情報を見つける学問
活用する人＝データサイエンティスト
データマイニング
データから新しい関係性や傾向を発見
（例：一緒に買われやすい商品）
テキストマイニング
SNS・レビューなどの文章データを分析
単語の出現頻度・共起関係を調べる
③ 会計・財務の基本
会計とは
損益を記録・計算・整理すること
その事務作業を財務という
会計の種類（超重要）
● 財務会計
外部向け（株主・取引先・税務署）
目的：企業の財務状況を報告
作るもの：
貸借対照表
損益計算書
● 管理会計
内部向け（経営者・管理者）
目的：意思決定・経営判断
内容：
部門別利益
原価管理
予算と実績の管理
超短暗記まとめ
ビッグデータ課題 → 目的・安全・人材
データサイエンス → 価値発見
データマイニング → 関係性発見
テキストマイニング → 文章分析
財務会計 → 外に報告
管理会計 → 中で決める
【第1問】
ビッグデータ活用で最も重要な前提はどれか。
A. 分析手法を最新にすること
B. データ量を増やすこと
C. 目的を明確にすること
D. クラウドを使うこと
【第2問】
ビッグデータ活用で機会損失につながりやすい課題はどれか。
A. データ形式の多様化
B. 処理性能不足による遅延
C. データの匿名化
D. 可視化ツールの不足
【第3問】
個人情報を扱う際に必ず配慮すべきものはどれか。
A. 収益性
B. 利便性
C. プライバシー
D. 処理速度
【第4問】
現在、特に不足している人材として正しいものはどれか。
A. ネットワークエンジニア
B. プログラマ
C. データサイエンティスト
D. Webデザイナー
【第5問】
データサイエンスの説明として正しいものはどれか。
A. 文章データだけを分析する技術
B. 大量データから価値ある情報を見つける学問分野
C. 機械同士が通信する仕組み
D. データを保存する技術
【第6問】
SNS投稿やレビュー文などの文章データ分析に使う手法はどれか。
A. データマイニング
B. テキストマイニング
C. クラスタ分析
D. ロジスティック回帰分析
【第7問】
購買履歴から「一緒に買われやすい商品」を見つける手法はどれか。
A. データサイエンス
B. テキストマイニング
C. データマイニング
D. クロス集計分析
【第8問】
財務会計の説明として正しいものはどれか。
A. 経営者の意思決定だけに使う
B. 社内向けの管理資料を作る
C. 外部の利害関係者に報告する
D. 予算と実績を比較する
【第9問】
管理会計の目的として正しいものはどれか。
A. 株主への報告
B. 税務署への申告
C. 経営判断・意思決定の支援
D. 法定書類の作成
【第10問】
次の組み合わせで正しいものはどれか。
A. 財務会計 → 内部向け
B. 管理会計 → 外部向け
C. 財務会計 → 貸借対照表・損益計算書
D. 管理会計 → 税務申告書
