分野 A｜データ分析・利活用 重点分野
グラフ・地図で見る
シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、箱ひげ図・ヒートマップ・レーダーチャートの見分けと使い分け、箱ひげ図の数値の読み取り、シェープファイルの説明を、文・表・組合せから選ぶ形です。
シラバス案 Ver.0.1（2026年8月31日公表）の『2-9-2 データ分析・データ利活用／図表やグラフによるデータの可視化』
最終更新
よく出る形
- 問われるとしたら：箱ひげ図・ヒートマップ・レーダーチャートの説明を、4つの文から選ぶ形
- 問われるとしたら：箱ひげ図の元になる数値の表を読み、店舗などを比べて選ぶ形
- 問われるとしたら：目的に合う図の使い分けを、a〜c から選ぶ形
- 問われるとしたら：シェープファイルの説明のうち、不適切な物を選ぶ形
覚えること
- 箱ひげ図：最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値で、分布を表す図
- 箱の長さ：第3四分位数－第1四分位数。中央付近の散らばりが大きいほど長い
- 中央値：箱の中の線の値。平均値ではない
- ひげの端：最小値・最大値とは限らない。上下10％点とする図もある
- 外れ値の表し方：一般に、ひげの外に点で示す図がある。端の決め方で変わる
- 箱ひげ図の使いどころ：複数のグループの分布や散らばりを並べて比べる
- ヒートマップ：2つの項目の組合せごとの値の大小を、色の濃淡で示す図
- レーダーチャート：複数の項目の値を、中心から出る軸の上に取り、結んだ多角形で示す図
- レーダーチャートの使いどころ：項目ごとのバランスを見る
- シェープファイル：点・線・面（ポリゴン）のいずれかの図形と属性を一組で扱う GIS のデータ形式
- シェープファイルの属性：境界の面なら人口、位置の点なら店名など、図形に結び付く項目
- 使い分け：分布は箱ひげ図、組合せの大小はヒートマップ、バランスはレーダーチャート、位置や区域は地図
数字と計算
- 例：第1四分位数が 30、第3四分位数が 75 なら、箱の長さは 75－30＝45
ひっかけ
- 箱ひげ図の箱の中の線は、平均値ではなく中央値
- ヒートマップの色は、グループ分けではなく、値の大小
- レーダーチャートは、時間の変化を見る図ではなく、バランスを見る図
想定問題
4問（科目A（四肢択一））。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。
図の説明として、最も適切なものはどれか。
正解：ウ レーダーチャートは、項目の値を中心から出る軸の上に取り、結んだ多角形で示す図である。
ポイント
箱ひげ図・ヒートマップ・レーダーチャート・シェープファイルの説明を、見分けて選ぶ問題です。
考え方と解き方
どの説明も図の名前だけを入れかえると、もっともらしい文になります。図の形（箱、色の濃淡、多角形、地図の図形）と名前を結び付けて覚えていないと、取りちがえます。
- ア の「軸の上に取った点を結ぶ」図はレーダーチャートで、箱ひげ図ではありません。イ の「箱とひげで示す」図は箱ひげ図で、ヒートマップではありません。
- エ の「色の濃淡で示す」図はヒートマップで、シェープファイルは地図の図形を扱うデータ形式です。
- ウ は、レーダーチャートの説明として合っています。したがって、最も適切なのは ウ です。
ほかの選択肢
- ア 軸の上に取った点を結ぶ多角形は、レーダーチャートの説明です。箱ひげ図は、箱とひげで分布を示します。
- イ 最小値から最大値までの範囲を箱とひげで示すのは、箱ひげ図の説明です。ヒートマップは、色の濃淡で値の大小を示します。
- エ 色の濃淡で値の大小を示すのは、ヒートマップの説明です。シェープファイルは、図形と属性を扱う GIS のデータ形式で、図の種類ではありません。
覚えておくこと
- レーダーチャート：複数の項目の値を、中心から出る軸の上に取り、結んだ多角形で示す図
- シェープファイル：点・線・面（ポリゴン）のいずれかの図形と属性を一組で扱う GIS のデータ形式
- ヒートマップ：2つの項目の組合せごとの値の大小を、色の濃淡で示す図
（テーマ・覚えること）
表1 の値を箱ひげ図にしたときに言えることとして、最も適切なものはどれか。
| 工場 | 最小値 | 第1四分位数 | 中央値 | 第3四分位数 | 最大値 |
|---|---|---|---|---|---|
| X工場 | 440 | 455 | 460 | 465 | 480 |
| Y工場 | 420 | 440 | 460 | 480 | 500 |
| Z工場 | 430 | 450 | 455 | 470 | 490 |
正解：エ 箱の長さは Y工場が X工場より長く、中央付近の重さの散らばりは Y工場のほうが大きい。
ポイント
箱ひげ図の元になる数値の表から、中央値と箱の長さを読み取って比べる問題です。
考え方と解き方
箱ひげ図は、中央値、箱の長さ、ひげの端の3つを見分けて読みます。中央値と箱の長さは別の値なので、中央値が同じでも散らばりは違い、取りちがえやすくなります。
- 表1 の中央値は X工場 460、Y工場 460、Z工場 455 g で、X工場と Y工場は同じです。
- 箱の長さ（第3四分位数－第1四分位数）は、X工場 465－455＝10、Y工場 480－440＝40、Z工場 470－450＝20 g です。箱の長さは X工場が最も短く、Y工場が最も長いので、Y工場のほうが中央付近の散らばりは大きいです。したがって、最も適切なのは エ です。
ほかの選択肢
- ア 中央値は X工場も Y工場も 460 g で、同じです。Y工場のほうが重いとは言えません。
- イ 最大値と最小値の差は X工場が 480－440＝40、Y工場が 500－420＝80 で、Y工場のほうが大きいです。箱の長さも Y工場のほうが長いです。
- ウ 箱の長さは X工場が 10 で最も短く、Z工場は 20 です。Z工場が最も短いのではありません。
覚えておくこと
- 箱の長さ：第3四分位数－第1四分位数。中央付近の散らばりが大きいほど長い
- 中央値：箱の中の線の値。平均値ではない
- 箱ひげ図：最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値で、分布を表す図
（テーマ・覚えること）
目的に合う図の使い方として、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 曜日と時間帯の組合せごとの来店者数を、色の濃淡で示すために、ヒートマップを使う。
- b 3つの店舗の日ごとの売上の分布と散らばりを、並べて比べるために、箱ひげ図を使う。
- c 店舗の位置や商圏の区域を、地図上の図形として扱うために、レーダーチャートを使う。
正解：ア a、b
ポイント
ヒートマップ・箱ひげ図・レーダーチャートの使いどころを、a〜c それぞれ判定して選ぶ問題です。
考え方と解き方
どの図も「見やすくする図」ですが、見せたいものが違います。組合せの大小、分布、バランス、位置を結び付けておかないと、目的と図を取りちがえます。
- a は、2つの項目の組合せごとの値の大小を色の濃淡で示すので、ヒートマップで適切です。
- b は、複数のグループの分布や散らばりを並べて比べるので、箱ひげ図で適切です。
- c は、位置や区域は地図の図形で扱い、レーダーチャートは項目のバランスを見る図なので、不適切です。したがって、適切なのは a、b で、ア です。
ほかの選択肢
- イ c は不適切で、適切な b が入っていません。
- ウ b は適切ですが、同じく適切な a が入っていません。
- エ a と b が適切なので、適切なものがないわけではありません。
覚えておくこと
- 箱ひげ図の使いどころ：複数のグループの分布や散らばりを並べて比べる
- ヒートマップ：2つの項目の組合せごとの値の大小を、色の濃淡で示す図
- 使い分け：分布は箱ひげ図、組合せの大小はヒートマップ、バランスはレーダーチャート、位置や区域は地図
（テーマ・覚えること）
シェープファイルの説明として、最も不適切なものはどれか。
正解：イ 図形や座標を持たない住所の文字列だけを、そのまま地図上の図形として扱える。
ポイント
シェープファイルが扱う、図形と属性の一組のデータについて、不適切な説明を選ぶ問題です。
考え方と解き方
シェープファイルは地図の図形と属性を結び付けたデータ形式なので、図形を持たない文字列だけでは地図に載りません。点・線・面のどれも属性を持てることを押さえておくと、見分けられます。
- ア は、境界の面と人口、ウ は、位置の点と店名、エ は、道路の線と名前を、それぞれ図形と属性の一組で扱う説明で、適切です。
- イ は、図形や座標を持たない文字列だけを地図上の図形として扱えるとしていて、図形を持つというシェープファイルの説明と合いません。
- したがって、最も不適切なのは イ です。正しくは、点・線・面のいずれかの図形と、その属性を、一組で扱います。
ほかの選択肢
- ア 境界の面の形と、人口のような属性を一組で扱えるので、適切です。
- ウ 位置の点の形と、店名のような属性を一組で扱えるので、適切です。
- エ 道路の線の形と、名前のような属性を一組で扱えるので、適切です。
覚えておくこと
- シェープファイル：点・線・面（ポリゴン）のいずれかの図形と属性を一組で扱う GIS のデータ形式
- シェープファイルの属性：境界の面なら人口、位置の点なら店名など、図形に結び付く項目
（テーマ・覚えること）
同じ分野のテーマ（データ分析・利活用）
- データ基盤の構成シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データレイク・DWH・データマートの違いと、データ基盤の役割を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データを運びつなぐ技術シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、ETL と ELT の順番、データ仮想化、データコネクタ、データファブリックを、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- 分析・管理ツールの活用シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、セマンティックレイヤー、BI ツール、データプレパレーション、オントロジーなどの役割を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データの出どころと集め方シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データの出どころ（1次・2次、ログ、公開データ、個人に関わるデータ）と、集め方を、文・組合せ・表から選ぶ形です。
- データの形と性質シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、量的・質的、構造化・非構造化、時系列、ビッグデータの区別を、組合せ・表・文から選ぶ形です。
- データの加工シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データ結合・標準化・アノテーション・スクレイピング・移動平均の区別を、文・表・組合せから選ぶ形です。
- データマイニングと機械学習シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データマイニング、テキストマイニング、リフト値、機械学習、データドリブンマーケティングの区別を、組合せ・表・文から選ぶ形です。
- 確率と代表値・ばらつきシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、場合の数と確率、代表値、分散と標準偏差、確率分布と正規分布を、計算・組合せ・表・文から選ぶ形です。
- 相関・回帰・検定シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、相関と因果、回帰直線による予測、検定結果の読み取り、標本からの推定を、文・計算・表・組合せから選ぶ形です。
- 統計と認知のバイアスシラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、選択・情報・交絡の各バイアスの見分けと、ハロー効果などの認知バイアスの説明を、文・事例・表・組合せから選ぶ形です。
- 伝える図と整理の図シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、データストーリーテリングの考え方と、ロジックツリー・コンセプトマップの使い分け、クロス集計表の読み取りを、文・組合せ・表・事例から選ぶ形です。
- 予測と計画の手法シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、線形計画法・需要予測・クラスタ分析法・モデル化の使いどころを、文・組合せ・表と計算から選ぶ形です。
- 問題を見つける図と発想シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、ヒストグラム・パレート図・散布図の用途と読み方、ブレーンストーミングの進め方を、文・組合せ・表と計算から選ぶ形です。