説明
変数を正規化するということは、スコア計算で同じ重みを持つように、変数を 0 から 1 または -1 から 1 などの共通の範囲にスケーリングすることを意味します。変数を再コード化するということは、変数の値またはカテゴリを変更することを意味し、それによって変数の意味と分布が変わります。変数のパーセンタイルを計算するということは、変数を互いに相対的にランク付けすることを意味し、実際の大きさは考慮されません。変数の標準偏差を計算するということは、変数の変動性を測定することを意味し、それによって変数を比較することはできません。
参考資料: CompTIA Data+ 認定試験の目標、10 ページ

データ暗号化とデータ マスキングは、データ漏洩の可能性を軽減するためにデータを送信するときに実行できる 2 つのアクションです。データ暗号化とは、キーでのみ復号化できる読み取り不可能な形式にデータを変換することです。データ マスキングとは、機密データを架空または匿名のデータで隠したり置き換えたりすることです。どちらの方法でも、送信中のデータの機密性と整合性が保護されます。参照: CompTIA Data+ 認定試験の目標、13 ページ

Parsing is the data manipulation technique that should be used to separate the column into multiple columns for each component of the name. Parsing is the process of breaking down a string of text into smaller units, such as words, symbols, or numbers. Parsing can be used to extract specific information from a text column, such as names, addresses, phone numbers, etc. Parsing can also be used to split a text column into multiple columns based on a delimiter, such as a comma, space, or dash1. In this case, the analyst can use parsing to split the column by the comma delimiter and create three new columns: one for the last name, one for the first name, and one for the middle initial. This will make the data more organized and easier to analyze.