ビッグデータ分析の前段階として、非構造化データを構造化データに加工する処理を記述している事例はどれか。

選択肢

• ア関係データベースに蓄積された大量の財務データから必要な条件に合致するデータを抽出し、利用者が扱いやすい表計算ソフトウェアデータに加工する。
• イ個人情報を含むビッグデータを更に利活用するために、特定の個人を識別することができないように匿名化加工する。
• ウ住所データ項目の中にある、“ヶ”と“が”の混在や、丁番地の表記不統一を、標準化された表記へ統一するために加工する。
• エ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。

正解と解説

正解：エ 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。

非構造化データとは、文章や画像のように決まった項目構造をもたないデータを指す。ソーシャルメディアの口コミという文章を機械学習で単語に分解し、分析可能な形に整えて関係データベースへ格納する処理は、まさに非構造化データを構造化データへ加工する例である。他は既に構造化されたデータへの加工や匿名化の話にとどまる。

選択肢ごとの解説

• ア関係データベース上の既に構造化されたデータを抽出・変換しているだけである。
• イ匿名加工の話であり、データの構造そのものを変える処理ではない。
• ウ表記ゆれの統一はデータクレンジングで、対象はすでに構造化された項目である。
• エ文章という非構造化データを分解・要約して関係データベースへ格納する、構造化の例。

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