時間データリテラシーを
テストします。

データがどのように記録されているかを知りたい場合は、クイックテストを実施してみましょう。データ・パーソナを公開し、データ・リテラシーにするために必要なすべてのサポートを提供します。

テストを開始します。

01

このような状況になったとしたら、あなたはどのように感じると思いますか。

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A つまらないグラフと数字が画面に表示されているだけに見える B 完全に慣れ親しんでいる。自分が毎日構築している基本的なデータビジュアライゼーションである C 面白いと思うが、どこから始めたらいいのかわからない D ワクワクする気持ちと、億劫な気持ちが半々。データの内容による

02

仕事でのデータのやり取りの方法について考えたとき、あなたの経験に最もよく当てはまるものは次のうちどれですか。

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A データは自分の仕事にとって必要不可欠ではないため、データには依存していない B データが提供されたときに、たまに使用する C データの扱いは得意であり、同僚からよくインサイトを求められる D 必要なデータすべてにアクセスでき、毎日データを使って作業している

03

データに圧倒される頻度はどのくらいですか。

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A リクエストが多いため、かなりの頻度で圧倒されている B データは単なる数字と統計にすぎないし、気にしないようにしている。 C データには常に圧倒されている D 圧倒されることはない。便利なデータに圧倒されるわけがない

04

次の記述にどの程度同意しますか。「データを理解し、操作する能力は、読み書きの能力と同じように不可欠である」

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A 完全に同意する。不可欠なスキルである B ばかげた主張である。データがどれだけ重要になっても、読み書きほど不可欠にはならない C 今はデータによって優位に立てるが、将来的には重要になる。 D そのように位置付けられるほど、まだ広くは採用されていないが、非常に重要なスキルではある

05

データを使ってストーリーを語る能力はどの程度重要ですか。

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A 不可欠なスキルであり、誰もが習得する必要があると思う B 役に立つこともあるが、不可欠なものではない C データを使ってストーリーを語る必要は自分にはない D 価値は認めるが、データを使ってストーリーを語る方法がわからない

06

データセット内の中央値または標準値の測定には、中心傾向（central tendency）が利用されています。中心傾向を分析に利用することに抵抗はありますか。

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A 中心傾向とは何かもう一度説明してほしい B 中心傾向は毎日のように利用している C 用語は知っているが、使い方がわからない D データに関する用語については気にしたくない。結果だけを示してほしい

07

アウトライヤー（外れ値）を使うと、データを別の方法で分析できます。アウトライヤーを分析でどの程度使用していますか。

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A アウトライヤーは分析にはまったく役に立たない B アウトライヤーとは何かもう一度説明してもらいたいメリットがあるかもしれないと感じている C アウトライヤーを利用しようとしたことはあるが、もっと多くの経験が必要である D アウトライヤーによって素晴らしいインサイトが得られ、データをさらに深く掘り下げることができた

08

相関関係と因果関係は、データではよく使われる一般的な用語です。どのくらいの頻度で相関関係が因果関係は一致しますか。

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A 相関関係と因果関係が頻繁に一致すると考えるべきではない B 違いはわからないが、知りたい C そのように考えることがあるが、もっと正確にテストする方法を習得する必要がある D 過去の経験ではなく、なぜ相関関係を調べるのかわからない

09

データビジュアライゼーションは、データを伝えるうえで効果的な場合があります。データビジュアライゼーションについてどのように思いますか。

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A 何を言いたいかがよくわかるので、データビジュアライゼーションするのは効果的である B チャートやグラフを見る場合はスイッチを切る。 C 仕事で使うチャートやグラフから、より多くの価値を引き出したい D 数字を見たいのでビジュアルにこだわってはいないが、ビジュアライゼーションについてはもっと知りたい

10

次の記述についてどのように感じますか。「予測的アナリティクスではトレンドやパターンを見つけて将来を予測できるため、将来を把握できる」

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A 直感で将来を予想する方がずっと良いと思う。予測は当たらないことが多い B 予測や確率は仕事に役立つと思うが、どこから始めたらいいかわからない C 予測的アナリティクスは企業の成功にとって不可欠である D 予測的アナリティクスのスキルを高めたいと思っているが、自分自身のスキルを向上させる必要がある

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事実（Fact）

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