データアナリスト適性テストの練習

実際のテストでよく見られる内容

データアナリスト向けの適性検査に共通の形式はありません。 各雇用主が独自のテストを選び、多くの場合はアセスメント提供会社のテストを利用します。また、問題数や出題分野、難易度は通常変更できます。ご自身が受けるテストについては、案内メールや採用担当者の説明が最も参考になります。公開されている3つの例から、内容の幅がわかります。

• iMocha。 iMochaのdata analyst testは、20分で10問と案内されており、SQLなどのデータクエリ、可視化ツール、統計手法、Excelなどのツールが出題されます。職種、難易度、希望するツールに合わせてテストを全面的にカスタマイズでき、雇用主が独自のコーディング問題、選択式問題、ホワイトボード問題を追加できるとも説明しています。
• Adaface。 Adafaceのdata analysis testは、シナリオ形式の選択式問題15問を30分で解くテストです。データ分析、SQL、グラフを使ったデータ解釈に分かれています。職務内容に合わせてテストをカスタマイズしており、雇用主から送られるテストの長さはサンプルと異なると説明しています。
• Alooba。 Aloobaのfree data analytics testは、さらに幅広い内容の例です。50分で選択式問題50問に解答し、各問に5つの選択肢があります。基礎統計、SQL、Python、R、データ整形、レポート作成、データ可視化が出題されます。

複数の提供会社でよく出題される分野:

• SQL: クエリを読んで結果を答える、ビジネス上の質問に答えるクエリを選ぶ、結合、グループ化、絞り込み。
• スプレッドシート: 条件付きの合計と件数、検索、IF関数を使った論理処理、リストの要約。
• 統計の基礎: 平均値、中央値、ばらつき、割合と変化率、相関と因果関係の違い。
• グラフと表: 数値の読み取り、グループの比較、傾向の把握、表を使った計算。
• Python、R、ダッシュボードツールが出題される場合もあります。 実際のデータベースに対して実行するクエリを書く実技問題が出ることもあります。

当社の模擬テストの内容。 当社のフル模擬テストは40分で25問、4つのセクションで構成されています。SQL (6)、スプレッドシート (6)、統計の基礎 (6)、グラフと表 (7)です。電卓を使うことができ、前の問題に戻ったり、問題に印を付けたりできます。すべて選択式です。当社の模擬テストでは、受験者が書いたSQLを実行することはなく、Python、R、Tableau、Power BIも扱いません。案内にこれらが含まれている場合は、実際のツールを使った練習も追加してください。

iMocha、Adaface、Aloobaは、それぞれの所有者の商標です。Intellect Councilは、いずれの企業とも提携、推奨、協賛関係にありません。

解き方の例付き問題タイプ

各セクションの例題を1、2問ずつ紹介します。よくある落とし穴も確認しましょう。ここで紹介する問題は、無料サンプルの問題とは重複しません。

1. SQL: WHEREとHAVINGのどちらを使うか。 1件の注文額が$500を超える注文が少なくとも1件ある地域を求めます。WHEREとHAVINGのどちらで絞り込みますか？条件が個々の行に関するものなので、WHEREを使います: WHERE amount > 500。HAVINGはGROUP BYの後にグループを絞り込みます。たとえば、合計が$500を超える地域を求める場合です。落とし穴: どちらも正しそうに見えることです。条件が1行についてのものか、グループについてのものかを考えましょう。

2. SQL: 抜けてしまう顧客。 customersとordersをinner JOINで結合し、顧客数を数えます。結果の件数は、テーブル内の顧客数より少なくなりました。なぜでしょうか？inner JOINでは、注文が1件以上ある顧客だけが残ります。customersからLEFT JOINすると、注文がない顧客もすべて残り、該当する注文がない場合はNULLになります。落とし穴: 結果が少ないことを「一部の顧客が削除された」と解釈してしまうことです。

3. スプレッドシート: 条件を指定して数える。 B列には地域、C列には注文額が入っています。注文額が100以上のEastの注文を数えるには、=COUNTIFS(B:B,"East",C:C,">=100")を使います。比較条件は引用符の中に入れます。上限をセル、たとえばE1に入力している場合は、">="&E1のように結合します。落とし穴: ">=E1"と入力することです。これは文字列「E1」を検索するため、何も数えられません。

4. 統計: 平均の平均。 店舗Aでは注文が100件あり、平均注文額は$20でした。店舗Bでは注文が10件あり、平均注文額は$40でした。両店舗を合わせた平均注文額はいくらでしょうか？$30ではありません。売上合計は2,000 + 400 = $2,400、注文は合計110件なので、平均は約$21.82です。落とし穴: 対象数が大きく異なる2つの平均を、そのまま平均してしまうことです。合計と件数に戻って計算しましょう。

5. 統計: パーセントとパーセンテージポイント。 コンバージョン率が4%から5%になりました。これは1パーセンテージポイントの上昇であり、同時に25%の増加（1 / 4）です。落とし穴: 増加率を尋ねられているのに「1%」と答えることです。問題がどちらを求めているか確認しましょう。

6. グラフ: 短縮された軸。 棒グラフでは、チームAの満足度が92、チームBが96で、Bの棒はAの2倍の高さに見えます。軸を確認しましょう。軸が90から始まる場合、棒が示すのは実際の値ではなく、90より上の2と6です。実際の差は4ポイント、約4%です。落とし穴: 数値ではなく棒の高さだけを見ることです。

7. 表: まず単位を確認する。 表の見出しに「Revenue ($ thousands)」とあり、Q2の売上高を尋ねる問題では、数値が95と表示されています。答えは$95,000です。落とし穴: $95と書かれた選択肢を選んでしまうことです。表に関する最初の問題に取り組む前に、タイトル、見出し、注記を確認しましょう。

準備方法

1. まず受験案内を確認しましょう。 勤務先が利用するベンダーやテスト形式、所要時間、実行可能なSQLを書くのか、ExcelやGoogle Sheetsを使うのか、PythonやRでコーディングするのかを確認してください。形式はさまざまなので、決めつけないようにしましょう。
2. 自分のペースを把握しましょう。 ベンダーのテストは短いことがよくあります。iMochaのテストのように20分で10問の場合、1問あたり約2分です（iMocha）。素早い計算が必要な問題もあるので、時間を計って練習しましょう。
3. SQLの基本を押さえましょう。 SELECT、WHERE、SUM、COUNT、AVGを使うGROUP BY、HAVING、ORDER BY、INNER JOINとLEFT JOIN、DISTINCT、集計や比較におけるNULLの扱いを学びます。5、6行のテーブルを使って、小さなクエリを手作業で追ってみましょう。
4. スプレッドシートの基本を押さえましょう。 SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS、XLOOKUPなどの検索関数、IFとネストしたIF、ピボット集計を学びます。数式をさらに練習するには、Excel assessment testをお試しください。
5. 統計の基本を復習しましょう。 平均値、中央値、最頻値、外れ値があると中央値のほうが適切な場合、範囲、変化率、パーセントポイント、加重平均、相関関係だけでは因果関係を証明できない理由を確認します。
6. グラフは一つずつ、ゆっくり読みましょう。 タイトル、単位、軸の始点、凡例を確認してから質問を読みます。グラフの読み間違いの多くは、これらの確認を飛ばすことで起こります。
7. テストで使用が認められている場合は、電卓とメモ用紙を用意しましょう。 どちらを使ってもパーセントを計算できるようにしておきます。
8. 時間を計って模擬テストを最後まで受けましょう。 本番に近いペースで練習すれば、当日に20分や30分のテストを落ち着いて受けられます。

一般的な採点方法

採点方法は雇用主とベンダーによって異なります。 全国共通の尺度や、すべてに共通する合格基準はありません。ベンダーは雇用主にレポートを提供し、職務に必要な結果は雇用主が判断します。公開されている例を1つ紹介します。

• Adafaceによると、レポートには総合的な合否の推奨と業界基準が含まれており、雇用主が独自の基準点を決めることを推奨しています（Adaface）。

iMochaとAloobaは、確認したページで採点方法を説明していません。選択式問題は通常、正解か不正解かで採点されます。クエリの作成を求めるテストでは、期待される結果と照合されることがあり、ほぼ正解のクエリでも得点できない場合があります。

当サイトの練習スコアは、当サイト独自の問題に正解した数をセクション別に示したものです。内訳は、SQL、スプレッドシート、統計の基礎、グラフと表です。どこに重点を置くべきかを確認できます。これは練習用のスコアであり、ベンダーや雇用主のテストのスコアではありません。また、合格できるかどうかを予測するものでもありません。

データアナリストテストでよくある間違い

• NULLを忘れる。 COUNT(column)はNULLを除外し、AVGもNULLを無視します。また、WHERE email = NULLでは何も一致しません。IS NULLを使ってください。
• 誤った項目でグループ化する。 名前でグループ化すると、同じ名前の別人がまとめられてしまいます。IDでグループ化し、名前を併記してください。
• 誤ったキーで結合する。 orders.idとcustomers.idを結合すると、一見正しく行が返ってきますが、該当する行ではありません。customer_idなどの外部キーで照合してください。
• 変化率の計算で誤った数で割る。 必ず開始時の値で割ってください。
• 「より大きい」と「以上」を混同する。 SQLでも数式でも、>と>=では境界値で答えが異なります。端のケースを確認してください。
• 平均値と中央値を混同する。 極端な値が1つあると、平均値は大きく変わりますが、中央値はほとんど変わりません。
• 相関から「原因」と断定する。 2つの事柄が一緒に変化するのは説明すべきパターンであり、証明ではありません。
• 表の見出しを急いで読む。 単位、期間、脚注によって答えが変わります。

この練習問題と実際のテストとの違い

対応している内容。 提供元がよく説明している4つの分野、似た形式の選択式問題、電卓、そして本番さながらの時間制限に対応しています。すべての問題に解説が付いています。

対応できない内容。 ライブデータベースは使用しないため、入力したSQLを確認することはできません。Python、R、ダッシュボードツールには対応していません。また、提供元は独自の問題バンクと難易度を使用しており、私たちがそれらを見ることはありません。

不足を補う方法。 問題を解いて苦手な分野を見つけ、ルールを学びましょう。その後、無料のデータベースツールを使い、自分で用意した小さなテーブルに対してクエリをいくつか書いてみてください。また、スプレッドシートの数式を実際のシートで作り直してみましょう。案内にコーディング課題やダッシュボードの課題が記載されている場合は、そのツールを直接使って練習してください。