データサイエンスのサイクル

データサイエンスのサイクルは、課題の設定、データの取得と加工、分析、結果の共有と活用、効果の評価を繰り返す、データサイエンスの一連の流れです。

■ 試験で押さえるポイント

• まず解決したい課題と、成果を測る指標を明確にします。

• データの準備と前処理に、多くの作業が必要です。

• 施策の効果を評価し、新しい課題やモデルの改善につなげます。

■ 選択肢での判断ポイント

分析をして終わりではなく、施策に活用し、評価して繰り返すことが要点です。