★ 미래 사회 특성으로 보기 어려운 것은?
(1) 다양한 기술들의 융합과 관련하여 창조력이 요구된다
(2) 다양한 위험 사항(리스크)에 대해 대응력이 요구된다.
(3) 확실성에 대한 통찰력이 요구된다.
(4) 스마트한 경쟁력이 요구된다
★ 아래 내용은 데이터, 정보, 지식의 차이점을 예시로 설명한 것이다. 각각의 용어와 예시가 적절하게 연결된 것은?
(가) A 마트는 500원, B마트는 400원에 볼펜을 판매한다.
(나) A 마트는 볼펜 가격이 싸다.
(다) 상대적으로 저렴한 A 마트에서 볼펜을 사야겠다.
(라) A 마트의 다른 상품도 B 마트보다 저렴할 것이다.
(1) 데이터-(가), 정보-(라), 지식-(다)
(2) 데이터-(가), 정보-(다), 지식-(라)
(3) 데이터-(가), 정보-(나), 지식-(라)
(4) 데이터-(가), 정보-(나), 지식-(다)
★ 내재된 경험을 문서나 매체로 저장하는 것은?
(1) 표출화
(2) 공통화
(3) 내면화
(4) 연결화
★ 다음 보기는 암묵지와 형식지의 상호작용에 관한 설명이다. 알맞게 연결된 것은?
1단계 : 암묵적 지식 노하우를 다른 사람에게 알려주는 것 - ( )
2단계 : 암묵적 지식 노하우를 책이나 교본 등 형식지로 만드는 것 - ( )
3단계 : 책이나 교본(형식지)에 자신이 알고 있는 새로운 지식(형식지)를 추가하는 것 - ( )
4단계 : 만들어진 책이나 교본(형식지)를 보고 다른 직원들이 암묵적 지식(노하우)을 습득 - ( )
(1) 공통화 → 표출화 → 연결화 → 내면화
(2) 표출화 → 공통화 → 연결화 → 내면화
(3) 연결화 → 내면화 → 공통화 → 표출화
(4) 내면화 → 공통화 → 연결화 → 표출화
★ 다양한 데이터 유형 중 정형 데이터 - 반정형 데이터 - 비정형 데이터 순서로 가장 알맞은 것은?
(1) RFID - IoT 센서데이터 - 동영상 데이터
(2) 인스타그램 게시물 - HTML - 이메일 전송 데이터
(3) CRM 데이터 - 카카오톡 대화 데이터 -Twitter 상태 메시지
(4) SCM 데이터 - 기상청 날씨 데이터 - QR 코드
★ 인간에 대한 관찰과 공감을 바탕으로 다양한 대안을 찾는 확산적 사고와 주어진 상황에 대한 제일 나은 방법을 찾는 수렴적 사고의 반복을 통해 혁신적 결과를 도출하는 창의적 문제 해결하는 상향식 접근 방법은 무엇인가?
(1) 프로토타이핑
(2) 브레인스토밍
(3) 디자인 싱킹
(4) 리터러시
★ 빅데이터 분석은 분석 주제 유형의 구분 기준에 따라 4가지로 나눌 수 있다. 이때 분석 주제 유형의 구분 기준은 다음 중 무엇인가?
(1) What, How
(2) Where, What
(3) How, Why
(4) What, Why
★ 분석 기회 발굴의 범위 확장에 있어, 니즈 탐색 관점 영역에 해당되지 않는 것은?
(1) 채널
(2) 고객
(3) 사회
(4) 영향자들
★ 비즈니스 모델 관점에서 기업의 사업 모델을 도식화 해놓은 비즈니스 모델 캔버스의 구성 단위로만 묶여진 것은?
(1) 채널
(2) 고객
(3) 사회
(4) 영향자들
★ 다음 중 목표 시점별로 당면한 과제를 빠르게 해결해 나가는 과제 중심적인 접근 방식의 특징이 아닌 것은?
(1) Accuracy & Deploy
(2) Problem Solving
(3) Speed & Test
(4) Quick - Win
★ 먼저 분석을 시도해 보고 그 결과를 확인해 가면서 반복적으로 개선해 나가는 방법으로, 시행착오를 겪어가면서 문제 해결을 위해 사용하는 방법은 무엇인가?
(1) 디자인싱킹
(2) 비지도학습
(3) 프로토타이핑
(4) 리터러시
★ 분석 조직 구조 유형에 해당되지 않는 것은?
(1) 집중형 조직 구조
(2) 상속형 조직 구조
(3) 기능 중심 조직 구조
(4) 분산 조직 구조
★ 다음 중 확률분포에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은?
(1) 구간추정은 일정한 구간을 두어 추정하는 것으로서 단측(one-sided) 구간추정과 양측(two-sided) 구간추정으로 나뉜다.
(2) 정규분포가 아닌 경우 구간추정을 사용할 수 없다.
(3) 추정치(estimate)는 표본의 자료로 구한 추정량의 구체적 수치 값을 뜻한다.
(4) 점 추정은 미지의 분포에 대하여 가장 근사한 단일값을 구하는 것이다.
★ 표본공간과 확률에 관한 설명 중 부적절한 것은?
(1) 모든 사건의 확률값은 0과 1사이에 있다.
(2) 배반 사건이란 교집합이 공집합인 사건들을 말한다.
(3) 이산형 확률분포에는 베르누이 분포, 이항 분포, 포아송 분포, 기하 분포 등이 있다.
(4) 독립하는 두 사건 A, B가 독립이면 P(B|A)≠P(B)가 성립한다.
★ R에서 서로 다른 데이터 타입을 담을 수 있는 구조는 무엇인가?
(1) 행렬(Matrix)
(2) 벡터(Vector)
(3) 리스트(List)
(4) 배열(Array)
★ 다음중 코드의 결과로 적절한 것은 무엇인가?
s <- c(“Monday”, “Tuesday”, “Wednesday”) substr(s, 1, 2)
(1) “Monday”, “Tuesday””
(2) “Mo”, “Tu”, “We”
(3) “Mo”, “Tu”
(4) “ay”, “ay”, “ay”
★ 다음 확률분포에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은?
(1) 확률변수란 표본공간의 각 원소에 하나의 실숫값을 대응시켜 주는 함수이다.
(2) 확률변수가 취할 수 있는 값이 유한하거나 또는 무한히 많더라도 하나씩 셀 수 있는 경우를 이산형 확률변수라고 한다.
(3) 이산확률변수의 확률분포를 나타내는 함수를 확률밀도함수라고 한다.
(4) 결과가 두 가지 중 하나로만 나오는 실험이나 시행을 베르누이 시행(Bernoulli trial)이라고 한다.
★ 자료의 척도에 설명으로 부적절한 것은?
(1) 명목척도 : 단순히 측정 대상의 특성을 분류하거나 확인하기 위한 목적으로 숫자를 부여한다.
(2) 서열척도 : 대소 또는 높고 낮음 등의 순위만 제공할 뿐 양적인 비교는 할 수 없다.
(3) 등간척도 : 순위를 부여하되 순위 사이의 간격이 동일하여 양적인 비교가 가능하다.
(4) 비율척도 : 측정값 사이의 비율 계산이 가능한 척도이며, 절대 영점이 존재하지 않는다.
★ 다음 중 비율 척도에 대한 예시로 가장 적절한 것은?
(1) 무게, 나이
(2) 성별, 출생지
(3) 온도, 지수
(4) 선호도
★ 다음의 통계 검정 중 표본특성이 2개 이상일 때의 비모수 검정이 아닌 것은?
(1) 부호검정
(2) 크루스칼-왈리스 검정
(3) 맨-휘트니 검정
(4) 카이스퀘어 적합성 검정
★ 다음 중에서 자료들의 중간 50%에 흩어진 정도를 나타내는 통계량은 무엇인가?
(1) 중위수
(2) 사분위수
(3) 평균
(4) 분산
★ 다중 공선성에 대한 설명 중 올바르지 않은 것은?
(1) 다중 공선성 문제가 발생하면 문제가 있는 변수를 제거하고 분석할 수 있다.
(2) 다중 공선성 문제로 불확실성이 감소할 수 있다.
(3) 독립변수 간에 상관관계가 높아서 데이터를 분석할 때 부정적 영향을 미치는 경우 발생한다.
(4) VIF가 4보다 크면 다중 공선성이 존재하는 것으로 해석한다.
★ 동전 3개를 동시에 던져서 앞면이 한번 나올 확률은?
(1) 1/6, 16.7%
(2) 3/8, 37.5%
(3) 2/8, 25%
(4) 1/3, 33%
★ 저차원(2차원 내지 3차원) 격자에 고차원 데이터의 각 개체들이 대응하도록 인공신경망과 유사한 방식의 학습을 통해 군집을 도출해내는 기법을 무엇이라 하는가?
(1) 자기 조직화 지도(SOM)
(2) 다차원 척도법(MDS)
(3) 인공 신경망(ANN)
(4) 로지스틱 회귀 분석
★ 다음 앙상블 모형 중 매번 분할을 수행할 때마다 설명변수의 일부분만을 고려하여 성능을 높이는 방법은 무엇인가?
(1) 배깅
(2) 부스팅
(3) 랜덤 포레스트
(4) 의사결정나
★ 시계열 분석을 위해서는 정상성을 만족해야 하는데, 자료가 추세를 보일 때에는 현 시점의 자료에서 이전 시점의 자료를 빼는 방법을 통해 비정상 시계열을 정상 시계열로 바꾸어 준다. 현 시점에서 이전 시점의 자료를 빼는 방법은 무엇인가?
(1) MSE
(2) 차분
(3) RMSE
(4) F-score
★ 다음 중 신경망 모델 학습 모드에 해당되지 않는 것은?
(1) 온라인 학습 모드
(2) 확률적 학습 모드
(3) 배치 학습 모드
(4) 재귀 학습 모드
★ 다 중 앙상블 방법론의 종류가 아닌 것은 무엇인가?
(1) 배깅(Bagging)
(2) 의사결정나무(Decision Tree)
(3) 스태킹(Stacking)
(4) 부스팅(Boosting)
★ 특정 건이 발생할 확률과 사건이 발생하지 않을 확률에 대한 비율을 무엇이라 하는가?
(1) 로짓
(2) 조건부확률
(3) 소프트맥스
(4) 오즈비
★ 다음 중 연관 분석에서 Apriori 함수를 활용하여 연관규칙을 생성한 후에 생성된 연관규칙을 확인하기 위해 사용하는 함수는?
(1) sort()
(2) arule()
(3) Inspect()
(4) transaction()
★ 오분류표 중 정확도와 재현율의 조화평균을 나타내며 정확도와 재현율에 같은 가중치를 부여하여 평균한 지표를 무엇이라 하는가?
(1) F1 score
(2) Precision
(3) Recall
(4) Specificity
★ 7활성화 함수 종류 중에서 다중 분류를 수행하기 위한 목적으로 사용되며, 출력값을 확률로 변환해주는 함수는 무엇인가?
(1) 쌍곡 탄젠트 함수
(2) 시그모이드 함수
(3) 소프트맥스 함수
(4) 리키 렐루 함수
★ 다음 중 연관 분석(Association analysis)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
(1) 품목 수가 증가하면 분석에 필요한 계산은 기하급수적으로 늘어난다.
(2) 너무 세부화된 품목을 가지고 연관규칙을 찾으려 하면 의미없는 분석 결과가 나올 수도 있다.
(3) 향상도가 1이면 두 품목 간에 연관성이 없는 서로 독립적인 관계이고, 1보다 작으면 서로 음의 관계로 품목 간에 연관성이 없다.
(4) 시차 연관분석은 인과관계 분석이 가능하다
★ 다음은 특정 산업의 일차원적 분석 사례를 나열한 것이다. 어떤 산업의 분석 애플리케이션 사례인가?
트레이딩, 공급 및 수요예측
1. 운송업
2. 에너지
3. 금융서비스
4. 소매업
★ 다음중 빅데이터의 특징을 설명할 수 있는 4V에 속하지 않는 것은 무엇인가?
1. 규모(Volume)
2. 다양성(Variety)
3. 정확성(Validity)
4. 속도(Velocity)
★ 데이터 사이언스 구성요소에 해당되지 않는 것은?
1. IT
2. 분석
3. 비즈니스 컨설팅
4. RFID
★ 데이터 구조에 대한 메타 정보를 포함한 데이터, Parsing을 통해 구조를 파악하고 정보 활용 가능한 유형의 데이터는 무엇인가?
1.비정형 데이터
2. 정형 데이터
3. 원시 데이터
4. 반정형 데이터
★ 다음중 빅데이터 활용 기술에 관한 설명이다. 적절하지 않은 것은?
1. 택배 차량을 어떻게 배치하는 것이 비용에 효율적인가? - 분류 분석
2. 응급실에서 의사를 어떻게 배치하는 것이 가장 효율적인가? - 유전자 알고리즘
3. 우유 구매자가 기저귀를 더 많이 구매하는가? - 연관 분석
4. 사용자의 만족도가 충성도에 어떤 영향을 미치는가? - 회귀 분석
★ 데이터베이스 설계 단계 중에서 DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램을 작성하는 단계는 무엇인가?
1. 요구조건 분석
2. 개념적 설계
3. 논리적 설계
4. 물리적 설계
★ 빅데이터가 만든 본질적인 변화에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?
1. 사전 처리에서 사후 처리 시대로의 변화
2. 표본조사에서 전수조사로의 변화
3. 질보다 양을 강조하는 변화
4. 상관관계에서 인과관계로의 변화
★ 하향식 접근법의 프로세스 단계는 무엇인가?
1. 타당성 평가 → 문제 정의 → 문제 탐색 → 해결방안 탐색
2. 문제 정의 → 문제 탐색 → 해결방안 탐색 → 타당성 평가
3. 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 평가
4. 타당성 평가 → 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색
★ 빅데이터 분석 절차를 순서대로 올바르게 나열한 것은?
1. 분석 기획(P lann ing) → 데이터 준비(Preparing) → 데이터 분석(Analyzing) → 시스템 구현(Developing) → 평가 및 전개(Deploying)
2. 데이터 분석(Ana lyz ing) → 분석 기획(Planning) → 데이터 준비(Preparing) → 시스템 구현(Developing) → 평가 및 전개(Deploying)
3. 데이터 준비(Prepar ing) → 분석 기획 (Planning) → 데이터 분석(Analyzing) → 시스템 구현(Developing) → 평가 및 전개(Deploying)
4. 평가 및 전개(Deploying) → 데이터 준비 (Preparing) → 분석 기획(Planning) → 데이터 분석(Analyzing) → 시스템 구현(Developing)
★ 다음 설명에 해당하는 데이터 분석 방법론의 적용 업무 특성에 따른 모델은 무엇인가?
- 반복을 통해 점증적으로 개발
- 반복에 대한 관리 체계가 효과적으로 갖춰지지 못한 경우 복잡도가 상승하여 프로젝트 진행이 어려울 수 있음- 반복을 통해 점층적으로 개발하는 방법으로 처음 시도하는 프로젝트 적용에 용이
- 관리체계를 효과적으로 갖추지 못한 경우, 복잡도가 상승해 프로젝트 진행이 어려울 수 있음
1. 나선형 모델
2. 프로토타입 모델
3. 폭포수 모델
4. CMMI 모델
★ 데이터 분석 과제 수행시 고려하는 5요소가 아닌 것은?
1. 데이터 크기
2. 데이터 복잡성
3. 속도
4. 데이터 분석 방법
★ R에서 새로운 패키지를 설치 및 사용하고자 할 때 명령어와 순서로 적절한 것은?
1. install.packages(“패키지명”)
→ library(패키지명)
2. setup.packages(“패키지명”)
→ library(패키지명)
3. library(패키지명)
→ install.packages(“패키지명”
4. library(패키지명)
→ setup.packages(“패키지명”)
★ 프로그래밍에서 연산 혹은 분석에 필요한 자료(Data)를 일시적으로 저장하거나 처리 결과를 담을 수 있는 기억장소를 무엇이라 하는가?
1. 상수
2. 변수
3. 함수
4. 클래스
★ 모집단을 먼저 서로 겹치지 않는 여러 개의 층으로 분할한 후, 각 층에서 단순임의추출법에 따라 배정된 표본을 추출하는 방법을 무엇이라 하는가?
1. 층화 추출법(stratified sampling)
2. 집단 추출(cluster sampling)
3. 계통 추출(systematic sampling)
4. 편의 표본 추출(convenience sampling)
★ R의 가장 기본이 되는 자료구조 중에서 동일한 자료형을 갖는 값들의 집합으로, 일반적으로 하나의 속성을 저장하는 단위를 무엇이라 하는가?
1. 함수
2. 배열
3. 벡터
4. 객체
★ sumary(Hitters)에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?
> summary(Hitters)
AtBat Hits HmRun NewLeague
Min. : 16.0 Min. : 1 Min. : 0.00 A : 176
1st Qu. : 255.2 1st Qu. : 64 1st Qu. : 4.00 N : 146
Median : 379.5 Median : 96 Median : 8.00
Mean : 380.9 Mean : 101 Mean : 10.77
3rd Qu.: 512.0 3rd Qu.: 137 3rd Qu.: 16.00
Max. : 687.0 Max. : 238 Max. : 40.00
1. AtBat 변수 분포는 왼쪽 꼬리가 긴 분포를 가진다
2 .AtBat 변수 분포는 왼쪽 꼬리가 긴 분포를 가진다
3. Hits 자료에는 결측값이 없음을 알 수 있다.
4. HmRun 변수의 최대값은 40이다.
★ 주성분 그림에서 주성분 2개를 수용했을 때 잃는 정보량은 얼마인가?
Importance of components: PC1 PC2 PC3 PC4
Standard deviation 2.0494 0.4910 0.2787 0.1539
Proportion of Varioance 0.9246 0.0531 0.0171 0.0052
Comulative Proportion 0.9246 0.9777 0.9948 1.0000
1. 0.49%
2. 2.23%
3. 7.54%
4. 97.77%
★ 다음의 통계 검정 중 표본특성이 2개 이상일 때의 비모수 검정이 아닌 것은?
1. 부호검정
2. 크루스칼-왈리스 검정
3. 맨-휘트니 검정
4. 카이스퀘어 적합성 검정
★ 분류 분석 알고리즘에 해당되지 않는 것은?
1. 의사결정트리
2. 로지스틱 회귀분석
3. 신경망
4. 연관분석
★ k-means 군집 분석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
1. 초기 군집의 중심으로 k 개의 객체를 임의로 선택한다.
2. 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한다.
3. 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 갱신한다.
4. 군집의 중심 변화가 자료의 95% 이상 변화가 없으면 군집분석을 종료한다.
★ 다음중 신경망 모델 학습 모드에 해당되지 않는 것은?
1. 온라인 학습 모드
2. 확률적 학습 모드
3. 배치 학습 모드
4. 재귀 학습 모드
정답 및 풀이
[ADsP] 예상 문제 기출 오답 노트
★ 미래 사회 특성으로 보기 어려운 것은? (1) 다양한 기술들의 융합과 관련하여 창조력이 요구된다 (2) 다양한 위험 사항(리스크)에 대해 대응력이 요구된다.(3) 확실성에 대한 통찰력이 요구된다
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