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暇つぶしで問題を解いていて引っかかったのですが、この問は「販売代理店ごとの購入者の年齢分布」も調べられない、つまり正答なのではないかと感じました。

解説では、「"顧客の商品購入データ"には日付の項目がないため、日毎の購入者数情報は得ることができません」「"顧客の商品購入データ"の顧客キーから"顧客データ"の生年月日を参照することで得ることが可能です」と書かれています。

ところが、「"顧客の商品購入データ"には日付の項目がないため」購入日と生年月日の差から年齢を計算できません。

もちろん、データベースで集計した時点の日付を用いて年齢を計算することはできるでしょうけど、何年分のデータが蓄積されているかわからない以上、
1970年生まれの人が1990年に購入した記録と、
1970年生まれの人が2010年に購入した記録が存在する可能性があり、これらは年齢の算出においては、峻別されるべきだと考えます。

そして、顧客と購入日（年月日）がリンクしていない以上、上記の峻別ができず、したがって「販売代理店ごとの購入者の年齢分布」も正答になるべきに思われます。

皆さんはどのようにお考えになりますか？

>もちろん、データベースで集計した時点の日付を用いて年齢を計算することはできるでしょうけど、何年分のデータが蓄積されているかわからない以上、1970年生まれの人が1990年に購入した記録と、1970年生まれの人が2010年に購入した記録が存在する可能性があり、これらは年齢の算出においては、峻別されるべきだと考えます。
何年分かのデータを「一度に」集計しようとすれば、確かに年齢の算出は問題になるかもしれませんね。ですが、この手の集計は月ごと、年ごとのように集計期間を分けて行うものだと思うので、購入時の年齢と算出した年齢が大きく乖離するといったことはないでしょう。そういった集計をするという前提を抜きにしても、購入者の年齢を得ることが不可能なわけではないので、「販売代理店ごとの購入者の年齢分布」が正解にはならないでしょう（ウの方は普通であれば得られませんしね）。

訂正します。
>何年分かのデータを「一度に」集計しようとすれば、確かに年齢の算出は問題になるかもしれませんね。ですが、この手の集計は月ごと、年ごとのように集計期間を分けて行うものだと思うので、購入時の年齢と算出した年齢が大きく乖離するといったことはないでしょう。
この指摘は的外れですね。期間を分けようが全期間で一度に集計しようが集計日が同じであれば年齢の乖離は起こりうるので。とはいえ結局年齢が出せないわけではないので結論は変わりません。

ありがとうございます。

確かに、いかなる年齢も計算できないわけではないし、絶対に求められないものどちらか一つを選べと言われたら「販売代理店ごとの購入者数の日別差異」しか選ばれないでしょうから、試験においては正解はウですね。