3.4標準
広告クリック率の分布が先月と大きく変わった。
列のNULL率だけでは捉えられないデータドリフトを検知したい。
最も適切な品質保証方法はどれか。
× 不正解
品質プロファイルとCloudWatchメトリクスで分布を監視し、季節性・キャンペーン・上流変更を考慮してアラームを設計する。
詳細解説
正しい分布統計・カテゴリ比率・パーセンタイルを期間比較する
基準期間との差異を指標化し、上流変更や計測不具合を調査できる。
基準期間との差異を指標化し、上流変更や計測不具合を調査できる。
誤りスキーマが同じなら正常とする
型・列数が同じでも値の意味や分布が変わる可能性がある。
型・列数が同じでも値の意味や分布が変わる可能性がある。
誤りS3 Lifecycleで先月データを削除する
比較対象を失い、ドリフトを測れなくなる。
比較対象を失い、ドリフトを測れなくなる。
誤りCloudTrailイベント数をクリック率とみなす
AWS API操作数は業務値の分布ではない。
AWS API操作数は業務値の分布ではない。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS Glue Data Quality profiling、CloudWatch anomaly detection、data driftの公式説明を確認する。期待される結果
スキーマドリフトと値分布ドリフトの違いを説明できる。理解のポイント
- Data drift
- 分布
- パーセンタイル
- 基準期間
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 3・Task 3.4と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
季節性
通常の季節変動と異常を分け、基準窓と異常検知を調整する。
対応
ドリフト発生時は上流リリース、計測タグ、地域別分布を相関させて調査する。
問題IDAWS-DEA-242
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告