📍 39회 복원문제
📌 Q1.
데이터베이스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
데이터베이스는 한 곳에 통합된 데이터이므로 동일한 내용이더라도 데이터의 중복을 허용한다.
(통합된 데이터는 동일한 내용 X, 중복 X)
📌 Q2.
암묵지와 형식지의 상호작용에 대한 용어와 설명이 가장 적절하게 연결된 것은?
(가) 공통화 - (A) 암묵지 지식 노하우를 다른 사람에게 알려줌
(나) 표출화 - (C) 암묵지 지식 노하우를 책, 교본 형식으로 전환함
(다) 내면화 - (D) 만들어진 책, 교본을 보고 다른 직원의 암묵적 지식을 습득함
(라) 연결화 - (B) 책, 교본에 자신이 알고 있는 새로운 지식을 추가함
📌 Q3.
빅데이터시대에 가치 패러다임의 변화를 가장 적절하게 나열한 것은?
디지털화 - 연결 - 에이전시
📌 Q4.
데이터 사이언티스트에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
데이터 사이언티스트는 개인으로 활동하는 경우가 많아 커뮤니케이션 기술은 중요하지 않다.
(커뮤니케이션 기술이 중요하다.)
📌 Q5.
빅데이터의 위기요인과 통제방안을 서로 연결한 것 중 잘못 연결된 것은?
나. 책임원칙 훼손 - 알고리즘 접근 허용
다. 데이터 오용 - 정보선택 옵션 제공
(책임원칙 훼손 - 결과기반 책임원칙 고수, 데이터 오용 - 알고리즘 접근허용)
📌 Q6.
빅데이터 현상이 출현하게 된 배경과 가장 거리가 먼 것은?
의료정보 등 공공데이터의 개방 가속화
📌 Q7.
데이터의 가공 및 상관관계간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 것이며, 지식을 도출하기 위한 재료가 되는 것은?
정보
📌 Q8.
데이터 사이언티스트에게 필요한 역량으로 가장 적절한 것은?
소프트 스킬로서 통찰력있는 분석 능력
📌 Q9.
분석기획단계에서 프로젝트 위험 대응 계획을 수립할 때 예상되는 위험 대응 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?
관리(Manage)
(적절 : 회피(Avoid), 완화(Mitigate), 수용(Accept))
📌 Q10.
다음 중 데이터 거버넌스의 구성 요소가 아닌 것은?
분석 방법(Method)
(적절 : 원칙(Principle), 조직(Organization), 프로세스(Process))
📌 Q11.
데이터 분석의 우선순위를 평가할 때 고려해야 할 주요 요소로 가장 적절하지 않은 것은?
분석 기술 능력
(적절 : 전략적 중요도, 실행 용이성, 분석 ROI)
📌 Q12.
분석방법은 알고 있으나 분석 대상을 정확하게 모르는 경우의 분석 과제 도출 유형은?
통찰
(분석대상 O, 분석방법 X : 솔루션)
📌 Q13.
다음 중 분석 과제 관리 프로세스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
확정된 분석 과제는 풀(pool)로 관리한다.
📌 Q14.
데이터 분석을 위한 조직 구조로 가장 적절하지 않은 것은?
사업 구조
(적절 : 집중, 기능, 분산)
📌 Q15.
분석 프로젝트의 영역별 주요 관리 항목으로 가장 적절하지 않은 것은?
관계
(적절 : 범위, 시간, 원가)
📌 Q16.
빅데이터의 4V 중 ROI관점에서 효과에 해당하는 요소는?
Value
(비즈니스 효과)
📌 Q17.
아래의 가서검정 결과에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
df (자유도) = 70
관측치 = 자유도 + 1 = 71
📌 Q18.
다음 중 목표변수가 연속형인 회귀나무에서 분류 기준값의 선택방법으로 가장 적절한 것은?
F 통계량, 분산 감소량
📌 Q19.
회귀분석에서 잔차의 정규성 검토에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
정규성 가정을 충족하지 못한 경우 상관계수가 높은 변수를 제거하여 해결할 수 있다.
(상관계수가 높은 변수를 제거하는 것은 다중공산선 문제를 해결하는 방법)
📌 Q20.
분해 시계열의 요인에 해당하지 않는 것은?
정상요인
(해당 : 추세, 계절, 불규칙 요인)
📌 Q21.
유클리드 거리 : 루트
📌 Q22.
표본조사에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
표본편의는 정규화를 통해 최소화하거나 없앨 수 있다.
(정규화가 아닌 확률화를 해야 한다.)
📌 Q23.
SOM에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
SOM을 이용한 군집분석은 인공신경망의 역전파 알고리즘을 기반으로 수행 속도가 빠르고 군집의 성능이 우수하다.
(인공신경망 알고리즘이 아닌 단 하나의 전방패스를 이용해 속도가 빠르다.)
📌 Q24.
위치 모수에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
p-백분위수는 전체 자료 중 p번째 순위에 해당하는 값을 의미한다.
(전체 자료를 크기순으로 나열했을 때 백분율로 표시된 위치에 해당하는 값)
📌 Q25.
아래는 자기회귀누적이동평균모형(ARIMA 모형)을 나타낸 것이다. 아래 모형은 ARIMA에서 ARMA로 정상화할 때 몇 번 차분을 하였는가?
ARIMA(p, d, q)에서 d가 차분수
📌 Q26.
아래에서 설명하는 데이터 마이닝의 방법론으로 가장 적절한 것은?
항목들 간의 '조건, 결과'식으로 표현되는 유용한 패턴을 발견하는 것
연관 분석
📌 Q27.
확률변수 X가 확률질량함수 f(x)를 갖는 이산형 확률변수인 경우 그 기댓값으로 옳은 것은?
E(x) = sigma (xf(x))
📌 Q28.
암세포주에 대한 유전자데이터,
아래는 이 자료를 이용한 군집분석 결과이다. 다음 중 아래 결과에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
고립된 군집을 찾기 어렵다.
(고립된 군집을 찾는데 중점을 둔 분석)
📌 Q29.
연관규칙의 유용성을 측정하기 위한 지표로 가장 적절하지 않은 것은?
순수도(Purity)
(적절 : 향상도(Lift), 지지도(Support), 신뢰도(Confidence))
📌 Q30.
특이도 = XX / XX + XO
정밀도 = OO / OO + XO
재현율 = OO / OO + OX
📌 Q31.
고객의 신용도, 나이, 직업 등의 변수를 사용하여 카드 월간 사용액을 예측하기 위한 모형으로 적절한 것은?
능형 회귀모형(Ridge Regression Model)
📌 Q32.
k-평균 군집분석 수행 절차로 가장 적절한 것은?
다. 초기 (군집의) 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택한다.
가. 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한다.
라. 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 업데이트한다.
나. 군집 중심의 변화가 거의 없을 때(또는 최대 반복 수)까지 반복한다.
📌 Q33.
다음 중 k-폴드 교차검증(k-fold Cross Validation)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
K = 2인 경우, LOOCV(Leave-One-Out Cross-Validation)이라고 한다.
(K = n인 경우, LOOCV이며, 단 하나의 관측값만 Validation set으로 설정)
📌 Q34.
시계열 분석에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
자기상관모형(AR)과 이동평균모형(MA) 모두 분석 대상의 시계열 자료가 정상성을 따른다고 가정한다.
📌 Q35.
주성분 분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
지도학습법 중 하나이다.
(비지도학습)
📌 Q36.
아래의 분석결과에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
speed와 dist간의 상관계수 값은 0보다 크다.
(상관계수값은 알 수 없다.)
📌 Q37.
아래의 분석 결과에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
drat는 유의수준 5%에서 유의하지 않으므로 최종적인 회귀모형은 ~이다.
(유의수준 5%에서 유의하지 않다는 것이 모델에서 drat변수가 제외되는 것은 아니다.)
📌 Q38.
다음 중 배깅에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
배깅은 반복추출 방법을 사용하기 때문에 같은 데이터가 한 표본에 여러 번 추출될 수 있고, 어떤 데이터는 추출되지 않을 수도 있다.
📌 Q39.
다음은 4개의 변수를 가진 데이터프레임 USArrests에 주성분분석을 적용해서 얻은 결과이다. 변수들의 전체 변동의 80% 이상을 설명하기 위해 필요한 최소 주성분의 숫자는 몇 개인가?
2개
📌 Q40.
앞면이 나올 확률이 0.5인 동전을 3번 던졌을 때, 앞면이 한 번만 나올 확률은?
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