[ADsP] 초간단 요약 정리 + 35회 기출문제

1번 문제. 데이터웨어하우스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? (답: 데이터웨어하우스는 전사적 차원보다는 특정 조직의 특정 업무 분야에 초점)

• 데이터웨어하우스는 조직의 다양한 업무 분야에서 사용되는 데이터를 통합하여 저장하고, 분석 및 의사 결정에 활용하는 시스템입니다. 전사적 차원뿐만 아니라 특정 조직의 다양한 업무 분야에 초점을 두고 활용됩니다.

 

 

2번 문제. 개인정보 비식별화 기법을 설명한 것으로 부적절한 것은? (답: 데이터 마스킹은 개인정보 식별이 가능한 특정 데이터값을 삭제)

• 데이터 마스킹은 개인정보를 식별할 수 있는 특정 데이터값을 가려서 숨기는 방법으로, 일부 데이터를 삭제하는 것이 아니라 개인정보를 식별할 수 있는 부분을 가려서 보호합니다.

 

 

3번 문제. 데이터베이스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? (답: 데이터베이스 내의 모든 데이터는 2차원 테이블로 표현)

• 데이터베이스는 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 검색하기 위한 체계적인 방법을 제공하는 시스템입니다. 데이터베이스 내의 데이터는 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 2차원 테이블 이외에도 계층형, 네트워크형, 객체지향형 등의 데이터 모델을 사용할 수 있습니다.

 

 

4번 문제. 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 방법으로 가장 적절한 것은? (답: 개인정보 사용자 책임제도 도입)

• 사생활 침해 문제를 해결하기 위해서는 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 개인정보를 적절하게 처리하는 조직의 책임이 필요합니다. 따라서 개인정보 보호를 위한 법률과 규정을 마련하고, 조직에서는 개인정보 보호에 대한 체계적인 관리체계와 교육을 도입하는 것이 중요합니다.

 

 

5번 문제. 개인의 내재된 경험을 객관적인 데이터로 변환하여 문서나 매체에 저장, 가공, 분석하는 과정은? (답: 표출화)

• 표출화는 개인의 내재된 경험과 지식을 객관적인 데이터로 변환하여 문서나 매체에 저장, 가공, 분석하는 과정을 말합니다. 이를 통해 개인의 경험을 공유하고, 분석이나 의사 결정에 활용할 수 있습니다.

 

 

6번 문제. 빅데이터가 가치 창출 측면에서 기업, 정부, 개인에게 미친 영향은? (답: 개인은 맞춤형 서비스를 받거나 적시에 필요한 정보를 얻음으로써 기회비용을 절약)

• 빅데이터는 기업, 정부, 개인에게 다양한 가치를 창출할 수 있습니다. 개인은 빅데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 받거나 적시에 필요한 정보를 얻음으로써 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

 

 

7번 문제. 데이터 사이언스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? (답: 정형 데이터를 대상으로 총체적 접근법을 사용)

• 데이터 사이언스는 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고, 문제 해결에 활용하는 과학적인 접근법입니다. 데이터 사이언스에서는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 분석하고 모델링합니다.

 

 

8번 문제. 데이터에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? (답: 데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물)

• 데이터는 사실과 정보를 나타내는 숫자, 문자 또는 기호의 집합입니다. 데이터는 주로 측정, 관찰 또는 수집을 통해 생성되며, 이를 통해 지식과 아이디어를 도출할 수 있습니다.

 

 

9번 문제. 거시적 관점에 해당하지 않는 것은? (답: 채널)

• 거시적 관점은 전체 시스템이나 대상을 조망하고 이해하는 관점을 말합니다. 채널은 특정한 기능이나 역할을 수행하는 중간 매개체로, 거시적 관점보다는 구체적인 기능과 관련된 개념입니다.

 

 

10번 문제. 비즈니스 이해 및 범위 설정 태스크에서 프로젝트의 범위 설정의 산출물은? (답: SOW)

• 비즈니스 이해 및 범위 설정 태스크에서 프로젝트의 범위를 명확하게 정의하기 위해 SOW(Statement of Work)를 작성합니다. SOW는 프로젝트의 목표, 범위, 제약 조건, 작업 내용 등을 상세히 기술한 문서입니다.

 

 

11번 문제. 데이터 표준화의 설명 중 적절한 것은? (답: 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 등의 업무로 구성)

• 데이터 표준화는 데이터의 일관성과 품질을 향상시키기 위해 데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 등의 업무로 구성됩니다. 이를 통해 데이터의 일관성과 상호운용성을 확보할 수 있습니다.

 

 

12번 문제. ROI 관점에서 return에 해당하는 것은? (답: Value)

• ROI(Return on Investment)는 투자 대비 수익률을 나타내는 지표입니다. ROI 관점에서 return은 투자한 자본에 대한 수익을 의미합니다. 이는 투자한 가치와 비교하여 투자의 효율성을 평가하는 데 사용됩니다.

 

 

13번 문제. 표준화된 관리체계를 수립하고 운영을 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것은? (답: 데이터 거버넌스)

• 데이터 거버넌스는 표준화된 관리체계를 수립하고 운영하기 위한 프레임워크 및 저장소를 구축하는 것입니다. 데이터의 정확성, 일관성, 보안성을 확보하고 조직 전체에서 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.

 

 

 

14번 문제. 빅데이터 분석 방법의 절차는? (답: 분석 기획 - 데이터 준비 - 데이터 분석 - 시스템 구현 - 평가 및 전개)

• 빅데이터 분석 방법은 분석 기획, 데이터 준비, 데이터 분석, 시스템 구현, 평가 및 전개의 단계로 구성됩니다. 이를 순차적으로 진행하여 효과적인 빅데이터 분석을 수행합니다.

 

 

 

15번 문제. 데이터 분석 기회 선별 방식 중 틀린 것은? (답: 특정 주제별로 분석 기회 선택)

• 데이터 분석 기회를 선별하는 방식에는 특정 주제별로 분석 기회를 선택하는 방식이 있지만, 이는 올바르지 않은 방식입니다. 올바른 방식은 데이터의 가치와 우선순위를 평가하여 분석 기회를 선별하는 것입니다.

 

 

16번 문제. 분석 수준 진단의 대상으로 적절하지 않은 것은? (답: 분석 성과)

• 분석 수준 진단은 분석 프로세스의 품질과 성숙도를 평가하는 과정입니다. 분석 성과는 분석 결과와 관련되는 지표이지만, 분석 프로세스의 품질과는 직접적으로 연관되지 않습니다.

 

 

17번 문제. 비율척도에 대한 사용 예시로 적절한 것은? (답: 무게, 나이)

• 비율척도는 수량적인 비교와 함께 절대적인 0점이 있는 척도를 말합니다. 따라서 무게와 나이와 같이 절대적인 0점이 존재하고 크기를 비교할 수 있는 변수가 비율척도에 해당합니다.

 

 

18번 문제. 그래프에 대해 올바른 것은? (답: Spearman 상관계수가 1이다.)

• 그래프는 데이터를 시각적으로 표현하는 도구입니다. 하지만 Spearman 상관계수는 -1부터 1까지의 값을 가지며, 1은 완전한 양의 상관관계를 나타냅니다.

 

 

19번 문제. 변수 선택 기준으로 사용되는 통계량들에 대한 설명으로 부적절한 것은? (답: BIC는 AIC가 과적합이 되는 경향을 제어하기 위해 사용되는 방법)

• BIC(Bayesian Information Criterion)은 변수 선택에 사용되는 통계량 중 하나로, AIC(Akaike Information Criterion)와 함께 변수 선택에 활용됩니다. BIC는 AIC보다 변수 선택에 있어 더 보수적인 경향을 가지고 있습니다.

 

 

20번 문제. 시계열에 관한 설명 중 틀린 것은? (답: 자료가 추세를 보이는 경우에는 변환을 통해 비정상 시계열을 정상 시계열로 바꾸어 줌)

• 시계열은 시간에 따라 관측된 데이터의 순서를 갖는 자료입니다. 추세를 보이는 시계열은 정상 시계열이 아닌 비정상 시계열로 분류됩니다. 따라서 변환을 통해 정상 시계열로 바꿀 필요가 있습니다.

 

 

21번 문제. 공분산과 상관계수에 대한 설명 중 틀린 것은? (답: 공분산이 측정 단위에 영향을 받지 않는다.)

• 공분산은 두 변수 간의 관계를 나타내는 통계량으로, 측정 단위에 따라 값이 달라질 수 있습니다. 상관계수는 공분산을 각 변수의 표준편차로 나눈 값으로, 측정 단위에 영향을 받지 않는 표준화된 지표입니다.

 

 

22번 문제. 확률 및 확률 분포에 대한 설명으로 부적절한 것은? (답: 확률 변수 X가 구간 또는 구간들의 모임인 숫자 값을 갖는 확률 분포 함수라 한다.)

• 확률 변수는 특정 사건의 발생 가능성을 수량적으로 나타내는 변수입니다. 확률 분포 함수는 확률 변수의 가능한 값과 해당 값들이 나타날 확률을 나타내는 함수입니다.

 

 

 

23번 문제. 회귀 분석의 가정이 위배되었다고 판단할 수 있는 것은? (답: 등분산성)

• 회귀 분석의 가정 중 하나인 등분산성은 오차 항의 분산이 독립 변수와 관계없이 일정한 것을 의미합니다. 등분산성 가정이 위배되었다고 판단되는 경우에는 적절한 방법으로 회귀 분석 결과를 조정해야 합니다.

 

 

 

24번 문제. 이상치 처리 방법 중 부적절한 것은? (답: 2Q ± 1.5IQR)

• 이상치 처리 방법 중 하나인 Tukey's fences에 따르면 이상치는 1.5IQR을 기준으로 1Q, 3Q 범위를 벗어나는 값을 제거하거나 대체합니다. 따라서 2Q ± 1.5IQR은 올바른 이상치 처리 방법이 아닙니다.

 

 

 

25번 문제. 아래 그림에 대한 설명 중 틀린 것은? (답: Salary랑 CRuns의 상관계수는 통계적으로 유의하다.)

• 그림을 통해 Salary와 CRuns 사이의 상관관계를 확인할 수 있지만, 이를 통계적으로 유의하다고 말할 수는 없습니다. 상관관계의 유의성은 통계적 가설 검정을 통해 확인해야 합니다.

 

 

 

26번 문제. 아래의 결과물을 바탕으로 변수 선택을 할 때 첫 단계에서 제거되는 변수는? (답: Books)

• 결과물을 분석하여 변수 선택을 할 때, 첫 단계에서 제거되는 변수는 Books입니다. 이는 변수의 중요도가 낮거나 예측 모델에 미치는 영향이 적어 제거되는 변수입니다.

 

 

 

27번 문제. 변수들의 전체 변동의 80% 이상을 설명하기 위해 필요한 최소 주성분의 숫자는? (답: 2개)

• 주성분 분석은 변수들의 변동을 주성분이 설명하는 방식으로 차원 축소하는 방법입니다. 전체 변동의 80% 이상을 설명하기 위해는 최소 2개의 주성분이 필요합니다.

 

 

 

28번 문제. 군집의 밀집 정도를 계산하는 방법은? (답: 실루엣 계수)

• 군집의 밀집 정도를 계산하는 방법으로는 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)를 사용합니다. 이는 각 데이터가 속한 군집의 밀집도와 다른 군집과의 거리를 고려하여 계산합니다.

 

 

 

29번 문제. 모든 관측치에 4를 더한 후의 평균과 표준편차는? (답: 평균: 14, 표준편차: 2)

• 모든 관측치에 4를 더한 후의 평균은 원래 평균에 4를 더한 값이 됩니다. 따라서 평균은 10+4=14가 됩니다. 표준편차는 데이터의 변동성을 나타내는 지표이므로, 4를 더한 것이므로 변동성에는 영향을 주지 않아 표준편차는 변하지 않고 2로 유지됩니다.

 

 

 

30번 문제. 다음 수들의 평균/범위/최빈값/중앙값을 합한 값은? (답: 22)

• 평균은 주어진 수들의 총합을 수의 개수로 나눈 값입니다. 범위는 최댓값과 최솟값의 차이입니다. 최빈값은 가장 자주 나타나는 값이며, 중앙값은 수들을 크기순으로 정렬했을 때 가운데 위치한 값입니다. 따라서 각각 20, 30, 20, 20을 합한 값인 90이 됩니다.

 

 

 

31번 문제. 상자 그림의 상자 안에 그어진 선의 의미는? (답: Median)

• 상자 그림(Box plot)은 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 그래프입니다. 상자 안에 그어진 선은 중앙값(Median)을 나타내며, 데이터의 중심 위치를 표시합니다.

 

 

 

32번 문제. 표본조사의 설명 중 적절하지 않은 것은? (답: 비표본 오차는...)

• 표본조사는 모집단의 일부인 표본을 추출하여 조사하는 방법입니다. 표본의 특성을 바탕으로 모집단의 특성을 추정하고, 표본 오차를 고려하여 결과를 해석합니다. 따라서 "비표본 오차"라는 개념은 표본조사와 관련이 없습니다.

 

 

 

 

33번 문제. K-fold 교차검증의 설명 중 적절하지 않은 것은? (답: k=2인 경우, LOOCV라고 한다.)

• K-fold 교차검증은 데이터를 K개의 폴드로 나누고, 각 폴드를 한 번씩 테스트 세트로 사용하여 모델을 검증하는 방법입니다. k=2인 경우는 단순히 데이터를 반으로 나눈 것으로, LOOCV(Leave-One-Out Cross-Validation)라고 부르지 않습니다.

 

 

 

34번 문제. 주성분 분석에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은? (답: 가장 분산이 작은 값을 제1주성분으로 설정한다.)

• 주성분 분석은 변수들의 변동을 설명하는 주성분을 찾아 데이터를 차원 축소하는 방법입니다. 주성분은 변수들 간의 상관관계와 분산에 따라 결정되며, 가장 분산이 작은 값을 제1주성분으로 설정하는 것은 올바른 방법이 아닙니다.

 

 

 

35번 문제. k-means 군집 수행 절차는? (답: 초기 군집의 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택 → 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당 → 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 업데이트 → 군집 중심의 변화가 없을 때까지 반복)

• k-means 군집은 초기 군집 중심을 설정하고, 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한 후, 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 업데이트하는 과정을 반복합니다. 이를 군집 중심의 변화가 없을 때까지 반복하여 최적의 군집화를 찾습니다.

 

 

 

 

36번 문제. 이상값을 판단하는 상한선, 하한선은? (답: -8, 24)

• 이상값을 판단하기 위해 주로 사용되는 상한선과 하한선은 통계적인 기준에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 상한선은 Q3 + 1.5 * IQR, 하한선은 Q1 - 1.5 * IQR로 설정할 수 있으며, 이상값은 이 경계를 벗어나는 값으로 판단합니다.

 

 

 

37번 문제. 중앙 50%의 데이터들이 흩어진 정도를 나타내는 지표는? (답: 사분범위)

• 사분범위(IQR, Interquartile Range)는 데이터의 중앙 50%에 해당하는 범위를 나타내는 지표입니다. Q3(상위 25%)과 Q1(하위 25%)의 차이로 계산되며, 데이터의 변동성을 나타내는 중요한 지표입니다.

 

 

 

38번 문제. 아래 설명하는 통계분석의 방법은? (답: 주성분 분석)

• 주성분 분석은 변수들의 변동을 설명하는 주성분을 추출하고 데이터를 차원 축소하는 방법입니다. 변수들 간의 상관관계와 분산을 고려하여 데이터를 요약하고 해석하는 데 활용됩니다.

 

 

 

39번 문제. 파생변수에 대한 설명 중 틀린 것은? (답: 여러 모형에서 공통적으로 사용될 수 있다.)

• 파생변수는 기존의 변수를 조합하거나 변형하여 새로운 변수를 생성하는 것을 의미합니다. 파생변수는 주로 특정 모델이나 분석에 특화되어 사용되며, 여러 모형에서 공통적으로 사용되는 경우는 많지 않습니다.

 

 

 

40번 문제. 정상성 기준의 설명 중 적절하지 않은 것은? (답: 독립성 조건을 충족)

• 정상성은 시계열 데이터가 평균과 분산이 일정한 상태를 말합니다. 정상성을 충족하기 위해서는 평균과 분산의 일정성 뿐만 아니라 독립성 조건도 충족되어야 합니다.