자격증/ADsP(2023) 28

데이터분석 준 전문가(ADsP) 기출 25회 오답

[1과목 데이터 이해] 문제 1. 다음 중 통찰력과 관련된 핵심 질문이 아닌 것은? 1) 권고 2) 최적화 3) 실험 설계 4) 경고 과거 현재 미래 정보 무슨 일이 일어났는가?(리포팅) 무슨 일이 일어나고 있는가?(경고) 무슨 일이 일어날 것인가?(추출) 통찰력 어떻게, 왜 일어났는가? (모델링, 실험설계 등) 차선 행동은 무엇인가?(권고) 최악/최선의 상황은? (예측/최적화/시뮬레이션) [2과목 데이터 분석 기획] 문제 2. 다음 중 분석 과제 정의서에 대한 설명 중 옳지 않은 것은? 1) 분석 과제 정의서는 소스데이터, 데이터 입수 및 분석의 난이도, 분석 방법 등에 대한 항목이 포함되어야 한다. 2) 분석 과제 정의서는 프로젝트를 수행하는 이해 관계자가 프로젝트의 방향을 설정하고 성공여부를 판별할..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 기출 23회 오답

[2과목 데이터 분석 기획] 문제 3) 빅데이터 거버넌스와 비교할 떄 데이터 거버넌스와 차이점에 해당하지 않는 것은? 1) 데이터 생명 주기 관리 2) 데이터 백업 주기 변경 3) 개인정보보호 및 보안 4) 데이터 품질기준, 변경관리 문제 9) 분석 수준 진단 방법 중 조직의 분석 및 활용을 위한 역량 수준을 파악하기 위해 도입->( ) -> 확산 -> 최적화의 분석 성숙도 단계 포지셔닝을 파악하게 된다. 빈칸에 알맞은 용어는? - 활용 문제 10) 다음 보기 빈칸에 공통으로 들어갈 알맞은 용어는? - 현재의 비즈니스 모델 및 유사, 동종사례 탐색을 통해서 빠짐없이 도출한 분석 기회들을 구체적인 과제로 만들기 전에 ( ) 로 표기하는 것이 필요하다. 풀어야 할 문제에 대한 상세서명 및 해당 문제 해결했을..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 기출 22회 오답

[1과목 데이터 이해] 문제 1. 다음 중 데이터 분석에 기초한 가치 창출과 관련된 설명으로 가장 부적절한 것은? 1) 핵심적인 비즈니스 이슈에 답을 주는 분석은 기업의 경쟁 전략과 밀접하게 연관된다. 2) 복잡하고 다양한 데이터를 최적화하는 능력이 최고의 가치를 창출하는 가장 중요한 기준이다. 3) 전략적 분석과 통찰력의 창출은 빅데이터 프로젝트에서 핵심적인 역할을 한다. 4) 기존 성과를 유지하고 업계를 따라잡는 것이 전략적 가치 기반 분석의 가장 중요한 목표는 아니다. 문제 6. 다음 중 머신러닝 학습 방법이 나머지와 다른 것은? 1) 군집분석 2) 인공신경망 3) 로지스틱 회귀분석 4) 의사결정나무 문제 8. 사용자 데이터 구조 및 연산을 정의할 수 있는 확장성을 가지고 있으며, 재사용성 및 우수..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 기출 21회 오답

[1과목] 데이터 이해 문제 8. 빅데이터 출현 배경과 거리가 먼 것은? 1) 소셜 미디어, 영상 등 비정형 데이터의 급격한 확산 2) 데이터 처리 기술의 발전 3) 학계의 거대 데이터 활용 과학 확산 4) 정부의 공공데이터 개방 확산 문제 9. 다음 중 보기에서 설명하는 빅 데이터 분석 기법을 무엇이라 하는가? - 사용자는 어떤 특성을 가진 집단에 속하는가? 와 같은 문제를 해결하고자 할 때 사용한다. 이 기법은 문서를 분류하거나 조직을 그룹으로 나눌 떄, 라인 수강생들을 특성에 따라 분류할 때 사용한다. 답 : 유형분석 [2과목] 데이터 분석 기획 문제 2. 다음 중 분석 프로젝트 곤리 방안에 관한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 1) 분석의 활용적인 측면에서는 Accuracy가 중요하며, 안정적..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 기출 20회 오답

[2과목] 데이터 분석 기획 문제 2. 프로젝트 위험 계획 수립 시 예상되는 위험에 대한 대응방법이 아닌 것은? 1) 회피(Avoid) 2) 전이(Transfer) 3) 완화(Mitigate) 4) 관리(Management) 문제 3. 하양식 접근방법의 데이터 분석기획 단계는? 1) Problem discovery -> Problem Definition -> Solution Search -> Fesaibilty Study 단답형 문제 10. 다음 빈 칸에 알맞은 용어는? - 데이터 거버넌스에서 '데이터 저장소 관리'는 메타데이터 및 표준 데이터를 관리하기 위한 전사 차원의 저장소를 구성한다. 저장소는 데이터 관리 체계 지원을 위한 워크플로우 및 관리용 응용 소프트웨어를 지원하고 관리 대상 시스템과의 인터..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 3과목 : 데이터 분석-기출 17회

기출 16회 문제 3) 스피어만의 상관계수에 대한 설명 중 올바르지 않은 것은? 1) 두 변수 간의 비선형적인 관계는 나타내지 못한다. 2) 연속형 외에 이산형도 가능하다. 3) 관계가 랜덤이거나 존재하지 않을 경우 상관 계수 모두 0에 가깝다. 4) 스피어만 상관 계수는 원시 데이터가 아니라 각 변수에 대해 순위를 매긴 값을 기반으로 한다. 문제 6) 다음의 통계 검정 중 표본 특성이 2개 표본 이상일 때의 비모수 검정이 아닌 것은? 1) 부호검정 2) 크루스칼 - 왈리스 검정 3) 맨 - 휘트니 검정 4) 카이스퀘어 적합성 검증 * 카이제곱 검정의 적합성 검정은 단일표본 검정이고, 독립성 검정은 2개 집단, 동질성 검정은 여러 집단인 경우의 범주형 자료분석이다. 문제 11) 다음 중 교차분석(Cros..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 3과목 : 데이터 분석-기출 16회

기출 16회 문제 3) 다음 중 의사결정나무(Decision Tree)에 대한 설명 중 틀린 것은? 1) 정지규칙이란 더 이상 분리가 일어나지 않고 현재의 마디가 최종마디가 되도록 하는 여러 가지 규칙으로 카이제곱통계량, 지니 지수, 엔트로피 지수 등이 있다. 2) 가지치기란 최종마디가 너무 많으면 모형이 과대 적합된 상태로 현실 문제에 적용할 수 있는 적절한 규칙이 나오지 않게 된다. 3) 의사결정나무를 위한 알고리즘은 CHAID, CARD< ID3, C4.5가 있으며 상향식 접근 방법을 이요한다. 4) 의사결정나무는 목표변수가 이산형인 경우의 분류나무(classification tree)와 목표변수가 연속형인 경우의 회귀나무(regression tree)로 구분된다. 문제 4) Lasso 회귀분석에 ..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 3과목 : 데이터 분석-기출 15회

ADsP 기출 15회 문제 3) 다음 중 확률분포에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 1) 확률변수란 표본공간의 각 원소에 하나의 실숫값을 대응시켜주는 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) 겨로가가 두 가지 중 하나로만 나오는 실험이나 시행을 베르누이 시행이라고 한다. * 확률밀도함수는 연속형 확률변수의 확률분포를 의미한다. 문제4) 다음 중 추정에 대한 설명 중 가장 적절하지 않는 것은? 1) 구간추정은 일정한 구간을 두어 추정하는 것으로서 단측(one-sided) 구간추정과 양측(two-side)구간 추정으로 나뉜다. 2) 정..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 3과목 : 데이터 분석-기본문제2

문제 1) 다음 중 지수 평활법에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 1) 지수 평활법은 최근에 가까운 자료일수록 과거의 자료보다 지수적으로 더 높은 가중치를 부여되어 예측치에 반영한다. 2) 지수적으로 평활하는 기법 중에서 가장 단순한 방법을 "단순 지수평활"이라고 하고, 이 방법은 추세나 계절성 패턴이 없는 데이터를 예측할 때 적합하다. 3) 지수평활법은 추세가 있는 경우 활용하지 못한다. 4) 지수 평활 계수는 과거로 갈수록 지수적으로 감소한다. * 해설 - 지수평활법은 일정 기간의 평균을 이용하는 이동 평균법과 달리 모든 시계열 자료를 사용하여 평균을 구하며, 시간의 흐름에 따라 최근 시계열에 더 많은 가중치를 부여하여 미래를 예측하는 방법이다. - 단순 지수평활법의 단점은 추세가 있는 경우..

데이터분석 준 전문가(ADsP) 3과목 : 데이터 분석-기본문제

문제 1) 자료의 척도에 설명으로 부적절한 것은? 1) 명목척도는 단순히 측정 대상의 특성을 분류하거나 확인하기 위한 목적으로 숫자를 부여한다. 2) 서열척도는 대소 또는 높고 낮음 등의 순위만 제공할 뿐 양적인 비교는 할 수 없다. 3) 등간척도는 순위를 부여하되 순위 사이의 간격이 동일하여 양적인 비교가 가능하다. 4) 비율 척도는 측정값 사이의 비율 계산이 가능한 척도이며, 절대 영점이 존재하지 않는다. * 척도의 종류 명목척도(Nominal scale) - 단순히 측정대상의 특성을 분류하거나 확인하기 위한 목적 - 숫자로 바꾸어도 그 값이 크고 작음을 나타내지 않고 범주를 표시함 - 성별, 혈액형, 출생지 등 서열(순위)척도(Ordinal Scale) - 대소 또는 높고 낮음 등의 순위만 제공할 ..