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正解は「D.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。」です。
非構造化データである口コミ文章を分解・整理して構造化データに変換する処理が、ビッグデータ分析の前段階に当たります。
この記事では、基本情報技術者試験（FE）試験（令和6年度）で出題された過去問の第15問「非構造化データの構造化」について、試験対策の観点からわかりやすく解説します。
Contents
非構造化データと構造化データ
非構造化データ→加工→構造化データ
非構造化データとは、文章・画像・音声など、あらかじめ決まった形式で整理されていないデータを指します。一方、構造化データは、表形式など一定の形式で整理され、データベースで扱いやすい形になっているデータです。ビッグデータ分析では、まず非構造化データを分析可能な形に加工する工程が重要になります。
他の選択肢との違い
- 関係データベースから抽出し表計算形式に加工：既に構造化されたデータの加工
- 個人情報の匿名化：データ保護のための処理であり、構造化の説明ではない
- 住所表記の統一：データクレンジングの例であり、非構造化データの構造化ではない
文章データを単語分解・要約し、データベースに格納する事例が、非構造化データを構造化する処理に該当します。
問われているポイント
この問題では、ビッグデータ分析の前処理工程に関する理解が問われています。
「非構造化データとは何か」「構造化とは何を意味するか」を区別できることが重要です。
気を付けてほしい点（勘違いしやすいポイント）
- 既に構造化されているデータの抽出は該当しない
- 匿名化や表記統一は目的が異なる処理
補足
テキストマイニングや自然言語処理は、非構造化データを分析可能な形に変換する代表例です。
基本情報技術者試験（FE）試験での出題パターン
基本情報技術者試験（FE）試験では、ビッグデータやAI関連分野から前処理・データ加工に関する問題が出題されます。
データの種類と処理内容を正確に理解しておきましょう。
この知識が使われている問題
まとめ
- 文章などの非構造化データはそのままでは分析しにくい
- 分解・整理して構造化データに変換する工程が重要