データ分析とデータサイエンスの違いを問うクイズで、データを深く掘り下げて新たな価値を生み出すデータサイエンスと、現状把握や問題解決に主眼を置くデータ分析の違いを確認することができます。この記事では、両者の定義や特徴、使い分けのポイントなどを理解する良い機会となるでしょう。データ活用の現場で必要とされる知識や技術の違いを学び、分析の目的や対象に応じて適切なアプローチを選択できるようになることが期待されます。
Q1 : データ分析の主な目的として最も適切なものは？
データ分析の主な目的はデータに基づいて現状や傾向を把握し、問題点や特徴を明らかにすることです。一方、AI構築や最適化モデル運用などはデータサイエンスの応用フェーズに当たります。
Q2 : データサイエンス特有の職務として正しいものはどれか？
データサイエンスでは従来のデータ集計やグラフ化だけでなく、機械学習アルゴリズムの選定や実装、応用が特有の重要職務です。従って「機械学習活用」が正しく、純粋なデータ分析者が必須としない領域となります。
Q3 : データ分析とデータサイエンスのプロセス上の相違点で正しいものは？
データ分析は現状認識や現象解明を行う部分が中心ですが、データサイエンスはそこからさらに発展し、将来予測や最適化、意思決定支援まで踏み込むことが大きな違いです。
Q4 : データサイエンスがカバーする範囲として正しいものは？
データサイエンスは、データの収集・整形（クレンジング）、統計解析、可視化、モデリング（予測）、システム実装やビジネス実装までを包括してカバーします。よって「統計的解析から予測・実装まで」が該当します。
Q5 : 時系列データの未来予測モデル作成はどちらの領域の作業として適切か？
単純な時系列グラフの作成や傾向分析はデータ分析の範疇ですが、未来予測モデルの構築や予測精度の検証などは機械学習や複雑なアルゴリズムを伴うため、データサイエンスに分類されます。
Q6 : 分析結果をもとにビジネス課題の解決策を提案し実行する役割はどちらが重視する？
データ分析は主に現状の問題点や傾向を示すことに留まる場合が多いですが、データサイエンスは分析から得たインサイトをビジネス課題の解決や新規価値の創出に直接結びつける役割がより重視されます。
Q7 : データ分析者とデータサイエンティストに共通するスキルは？
データ分析者もデータサイエンティストも、共通して「統計解析」の基礎的な知識や技術が必要です。しかし、機械学習やディープラーニング、強化学習などの高度な技術は主にデータサイエンスの領域で求められます。
Q8 : 以下のうち、データエンジニアリングが含まれる領域はどちらに一般的に属するか？
データサイエンスはデータの準備・収集・加工（データエンジニアリング）から、解析、モデリング、結果の活用まで幅広く含みます。一方、データ分析は取得済みデータの解析に主眼が置かれ、エンジニアリング部分はあまり強調されません。
Q9 : データ分析に比べてデータサイエンスでより重視される要素は？
データ分析では主に現状把握や傾向分析が重視されますが、データサイエンスは機械学習による「予測モデルの構築」など、より先進的な分析手法を利用して未来の動向や未知のパターンを推測し実務に活かすことを重視します。
Q10 : データ分析とデータサイエンスの主な違いは何か？
データ分析は主に現状把握や問題解決のためにデータから情報を読み取る作業が中心ですが、データサイエンスは分析結果を活かした予測や意思決定、さらには機械学習などの技術を応用し、新たな価値を生み出すことまで含みます。つまり、得られた知見の「活用範囲」が異なります。
まとめ
いかがでしたか？ 今回はデータ分析とデータサイエンスの違いクイズをお送りしました。
皆さんは何問正解できましたか？
今回はデータ分析とデータサイエンスの違いクイズを出題しました。
ぜひ、ほかのクイズにも挑戦してみてください！
次回のクイズもお楽しみに。
