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ビッグデータ

一言でいうと

ビッグデータとは、量が多く、種類や発生速度も多様で、従来の方法だけでは扱いにくいデータ。

ポイント

  • 代表的な特徴はVolume（量）・Variety（多様性）・Velocity（発生や更新の速さ）。
  • 購買履歴、センサー、SNSなどのデータを分析し、予測や改善に活用する。

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この用語を学ぶ手がかりになる問題です。解説とあわせて確認しましょう。

令和8年度 公開問題 問25ビッグデータを特徴づける三つの要素令和3年度 公開問題 問19ビッグデータの分析手法平成31年度 春期 公開問題 問28ビッグデータの特徴令和6年度 公開問題 問26データサイエンティストの役割

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SNS（Social Networking Service）センサー

更新日：2026-09-07 · 編集・確認：kakoloop · 編集方針

用語の重要度について

kakoloopの知識カードに基づく、学ぶ順番の目安です。IPAが公表する出題頻度や、次の試験に出る確率を示すものではありません。

Sランク
最初に身につけたい基本用語。意味を説明できるようにしましょう。
Aランク
基本とあわせて理解したい用語。似た言葉との違いも確認しましょう。
Bランク
基礎を固めた後に、具体例と結びつけて学ぶ用語です。
Cランク
理解の幅を広げる用語。関連する基礎用語と一緒に確認しましょう。
Dランク
余裕ができたら押さえたい補足的な用語です。

どの分野にも合格基準があります。重要度だけで学習範囲を決めず、苦手分野も補いましょう。