제 36회 ADSP 기출문제 및 해설

안녕하세요! 

이번에는 데이터 분석과 관련된 시험 문제를 모두 정리하여 제공해드리려고 합니다. 

 

실제 자격증을 취득하고, 시간이 좀 지났지만 빅데이터 분야에서의 기술과 해당 개념들은 갈수록 중요하다는 것을 현업을 하면서 느끼고 있는데요.

자격증을 공부하면서 힘들었지만, 많은 보람이 있었습니다.

여러분도 공부하면서 관련 개념 및 자격증을 취득까지 잘 성공시키길 바라며 작성하였습니다 . ㅎㅎㅎ

 

보실때 편하실 수 있도록 중요한 개념에 대해서는 간략한 주석을 추가하였으니 함께 살펴보시기 바랍니다. ^^

 

---

1번) 데이터웨어하우스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 데이터웨어하우스는 특정 조직의 특정 업무 분야에 초점을 둔다. (*전사적 차원보다는 특정 조직의 업무에 집중하는 것이 특징이다.)

2번) 개인정보 비식별화 기법을 설명한 것으로 부적절한 것?
--> 데이터 마스킹은 개인정보 식별이 가능한 특정 데이터값을 삭제한다. (*개인정보를 가려서 식별을 어렵게 만드는 방법이다.)

3번) 데이터베이스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 데이터베이스 내의 모든 데이터는 2차원 테이블로 표현된다. (*데이터베이스는 다양한 형태의 데이터를 구조화하여 저장하는 시스템이다.)

4번) 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 방법으로 가장 적절한 것?
--> 개인정보 사용자 책임제도 도입은 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 방법이 아니다. (*다양한 사생활 보호 대책이 필요하다.)

5번) 개인의 내재된 경험을 객관적인 데이터로 변환하여 문서나 매체에 저장·가공·분석하는 과정?
--> 표출화는 개인의 내재된 경험을 객관적인 데이터로 변환하는 과정을 말한다.

6번) 빅데이터가 가치 창출 측면에서 기업, 정부, 개인에게 미친 영향?
--> 빅데이터는 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하거나 필요한 정보를 제공하여 기회비용을 절약하는 영향을 미친다.

7번) 데이터 사이언스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것?
--> 데이터 사이언스는 정형 데이터를 대상으로 총체적 접근법을 사용하는 것이 아니다.

8번) 데이터에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이 아니다.

9번) 분석 대상은 명확하지만 분석 방식이 명확하지 않은 경우 수행하는 분석 주제의 유형?
--> 솔루션은 분석 대상은 명확하지만 분석 방식이 명확하지 않은 경우 수행하는 분석 주제 유형이다.

10번) 분석 마스터플랜의 세부 이행계획 수립 시 고려해야 할 데이터 분석체계?
--> 프로젝트의 세부 일정계획도 데이터 분석체계를 고려하여 작성한다.

11번) 분석과제의 특징 중 Accuracy와 Precision 설명으로 틀린 것?
--> 분석의 안정성인 Accuracy와 분석의 활용인 Precision이 중요하다.

12번) 분석 기획에 대한 설명으로 적절하지 않은 것?
--> 상향식 분석은 분석 기획 전 탐색적 데이터 분석을 수행하는 것이다.

13번) 분석 마스터 플랜을 수립할 때 적용 범위 및 방식에 대한 고려 요소가 아닌 것?
--> 투입 비용 수준은 분석 마스터 플랜을 수립할 때 고려해야 할 요소가 아니다.

14번) 분석 정의서에 대한 설명으로 가장 적절한 것?
--> 분석 과정을 기록한 문서로, 소스 데이터, 분석 방법, 난이도 등을 포함한다.

15번) 분석 수준 진단의 대상으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 분석 성과에 대한 조사는 분석 수준 진단의 대상이 아니다.

16번) 분석 성숙도 모델 구성에서 고려하는 분석 성숙도 진단 부문으로 적절하지 않은 것?
--> 기업 문화 부문은 분석 성숙도 모델 구성에서 고려하는 분석 성숙도 진단 부문이 아니다.

17번) Wage R 코드 분석 결과 중 틀린 것?
--> age와 wage는 양의 상관관계를 가진다.

18번) 웹 데이터의 수집을 위해 웹페이지의 구조를 분석하여 데이터를 자동으로 수집하는 방법?
--> 웹 크롤링(Web Crawling)은 웹 데이터 수집을 위해 웹페이지의 구조를 분석하여 데이터를 자동으로 수집하는 방법이다.

19번) 오른쪽 꼬리가 긴(right-skewed) 분포를 나타내는 자료의 평균과 중앙값의 관계?
--> 오른쪽 꼬리가 긴 분포는 평균이 중앙값보다 큰 경향을 보인다.

20번) 앙상블 모형의 특징으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 각 모형의 상호 연관성이 높을수록 정확도가 향상된다.

21번) 다차원척도법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것?
--> 다차원척도법은 개체들 사이의 유사성과 비유사성을 측정하여 차원을 축소하는 방법이다.

 

22번) 이상치 판정 방법 중 가장 부적절한 것?
--> Q2(중위수) + 1.5 * IQR 보다 크거나 Q2(중위수) - 1.5 * IQR 작은 데이터를 이상치로 규정하는 방법은 Tukey의 이상치 판정 기준이다.

23번) 표본추출의 방법으로 틀린 것?
--> 집단추출법은 표본추출의 방법 중 하나이다.

24번) R의 데이터 구조에서 숫자형, 문자형, 논리형을 모두 합쳐 하나의 벡터를 구성하였을 경우 합쳐진 벡터의 형식?
--> 문자형 벡터

25번) 신경망 모형에서 출력값이 여러 개이고 목표치가 다범주인 경우에 사용하는 활성 함수?
--> 소프트맥스 활성 함수를 사용한다.

26번) 표본들이 서로 관련된 경우 짝지어진 두 관찰치의 크고 작음을 표시하여 그 두 분포의 차이에 대한 가설을 검증하는 방법
--> 부호 검정(sign test)

27번) 인공신경망 모형에서 활성 함수인 시그모이드(sigmoid) 함수의 결과값?
--> 0≤y≤1

28번) 분류 모형의 평가를 위해 사용되는 방법으로 틀린 것?
--> 덴드로그램

29번) 자료의 측정수준에 대한 설명으로 부적절한 것
--> 비율척도는 사칙연산이 가능하고 혈액형, 학력 등이 해당된다.

 

30번) 군집분석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것?
--> 군집분석은 집단 간 이질성과 집단 내 동질성이 모두 낮아지는 방향으로 군집을 만든다.

31번) 빅데이터 분석 프로세스에서 모델링 단계에 해당하지 않는 과정?
--> 수행방안 설계

32번) 코드 실행 결과에 대한 설명으로 적절한 것?
--> 회귀모형은 유의수준 5%하에서 통계적으로 유의미

33번) 아래 수식에 해당하는 데이터 간의 거리 계산 방식?
--> 맨하튼 거리

34번) 군집분석 기법으로 적절하지 않은 것?
--> Silhouette Coefficient

35번) 의사결정나무의 특징으로 틀린 것?
--> 비정상적인 잡음 데이터에 대해서는 민감하게 분류한다.

36번) 연관분석에 대한 특징 틀린 것?
--> 분석을 위한 계산이 복잡하다는 단점이 있다.

37번) 데이터 분할에 대한 설명으로 적절하지 않은 것?
--> 검정용 데이터는 학습 과정에서 사용되지 않는다.

38번) 변수 가공에 대한 설명으로 적절하지 않은 것?
--> 구간화의 개수가 감소하면 정확도는 높아지지만 속도가 느려진다.

39번) 모형평가 방법으로 적절하지 않은 것?
--> 엔트로피

40번) 데이터 전처리 과정에 대한 설명으로 맞는 것?
--> 데이터 특성을 파악하고 통찰을 얻기 위한 방법을 데이터 EDA라고 한다.

이상으로 데이터 분석과 관련된 시험 문제를 정리하고 해설해보았습니다. 다양한 개념과 방법들이 포함되어 있으니 데이터 분석에 관심 있는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 

 

추가적인 질문이나 의견이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요. 감사합니다.