技術士第二次試験　総合技術監理部門の受験に役立つ情報等を配信します。

━━━━━━━━━━━━━━━━
技術士総合技術監理部門　無料メルマガ
【vol.241】
発行日：2024.9.3
━━━━━━━━━━━━━━━━

○○○○さん、
おはようございます。
技術士ライトハウスの森と申します。
メルマガのご購読ありがとうござい
ます。
お役に立てる情報を一口サイズで
お伝えしていきます。

以下の動画をアップしました。

技術士試験質問・相談にお答え
します！第1回｜全21部門
https://www.youtube.com/watch?v=V5DPRzBxJ-4&t=117s

技術士試験の受験を検討している方、
何度か受験しているけど、なかなか
要領が得られず試行錯誤している方
に向けて、今更聞きづらいことを含
めて、シリーズで、いくつかのご質
問やご相談に答えていきたいと思い
ます。

気軽なものから、若干重い（？）も
のまで、硬軟織り交ぜてお送りした
いと思います。

第1回は、以下のご質問とご相談に
お答えしました。

質問１
　なぜ、技術士試験を受けようと思
いましたか？

質問２
　技術士になって、どんなメリット
がありましたか？

相談１
　合格するまで、ひたすら受験し続
けた方が良いでしょうか？

ご参考になれば幸いです。


（再掲）
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
私がご提供している技術士第二次
試験受験に関する書籍・動画コン
テンツ講座を下記サイトにひとま
とめにしてみました。

一足先に口頭試験対策を始めたい
方は、動画コンテンツ講座（口頭
試験編）がおススメです。

よろしければご覧頂ければ幸いです。

https://lp.coolangeng.com/


＝＝＝
総監択一式R4フィードバック（17）

I -1-17以下のデータ分析事例(ア)～
(ウ)について,それぞれに適した分析
手法の組合せとして,最も適切なもの
はどれか。

【データ分析事例】
(ア)ネットショップの顧客を対象に
して,購買履歴から顧客を分類して
ダイレクトメールで商品を薦める
ための顧客プロファイリングを行う。

(イ)複数の企業を対象にして,一定
期間内の情報漏えい事件発生の有無
に対して従業員数や情報セキュリティ
訓練の実施回数がどの程度影響を及ぼ
しているかを調べる。

(ウ)スーパーマーケットの複数の店舗
を対象にして,売上金額に対して最寄
り駅からの距離や店舗面積がどの程度
影響を及ぼしているかを調べる。

１ （ア）相関分析（イ）単回帰分析
　（ウ）ロジスティック回帰分析

２ （ア）クラスター分析
　 （イ）ロジスティック回帰分析
　（ウ）重回帰分析

３ （ア）相関分析（イ）単回帰分析
　（ウ）重回帰分析

４ （ア）クラスター分析
　 （イ）重回帰分析
　 （ウ）ロジスティック回帰分析

５ （ア）相関分析
　 （イ）ロジスティック回帰分析
　（ウ）単回帰分析




解答　２

情報管理の問題です。

分析手法の基礎的知識が必要な問題
といえます。

クラスター分析：異なる性質のもの
が混ざり合っている集合体の中から、
互いに類似した性質のものを集めて
集団（クラスター）を作り、対象を
分類する分析手法。

ロジスティック回帰分析：いくつか
の要因（説明変数）から「2値の結果
（目的変数）」が起こる確率を説明
・予測する統計手法で、多変量解析
の手法の１つ。

回帰分析：データ間の関係性を一定
の数式・公式でどれくらい説明でき
るかを調べる分析手法。具体的には、
変数Ｙを、ｐ個の変数Ｘ１，Ｘ２ ，
… Ｘｐにより説明又は予測するため
の統計的方法。
独立変数が1個（ｐ＝１）の場合を
単回帰分析、複数個（ｐ≧２）の場
合を重回帰分析という。

（ア）購買履歴から顧客を分類して、
類似した性質のものをまとめて集団
を作る→クラスター分析

（イ）いくつかの要因（従業員数、
情報セキュリティ訓練の実施回数）
から２値の結果（情報漏えい事件
発生の有無）が起こる確率を説明
する→ロジスティック回帰分析

（ウ）変数Y（売上金額）に対して、
変数X（最寄り駅からの距離、店舗
面積）がどの程度影響を及ぼして
いるかを調べるものなので、回帰
分析に該当し、変数Xが複数個ある
→重回帰分析

＝＝＝

次回もどうぞよろしくお願いします。
皆さんの総監合格を心から応援しています。

━━━━━━━━━━━━━━━━
発行者　技術士★ライトハウス
　　　　代表　森　浩光
　　　（技術士　建設部門-都市及び地方計画、総合技術監理部門）

住　所　〒107-0062　東京都港区南青山2－2－15WIN南青山531
連絡先　mori_hiromitsu@yahoo.co.jp
ホームページ　https://coolangeng.com/
Twitter　https://twitter.com/speedtrickstar

▼バックナンバーはこちらからどうぞ。
https://mail.os7.biz/b/Qoij

▼購読解除は、以下URLよりお願い致します▼
解除専用ページURL
https://mail.os7.biz/del/Qoij