빅데이터분석기사 2024년 8회 기출문제 연습 풀이

1번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 빅데이터의 특징 5V에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

Variety : 데이터의 양이 많다

2

Volume : 데이터가 다양하다

3

Velocity : 데이터가 실시간으로 변한다

4

Veracity : 데이터의 가치가 무궁무진하다

2번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 빅데이터 분석 방법론의 데이터 분석 단계에서 수행하는 작업으로 옳지 않은 것은?

1

평가용 데이터 준비

2

데이터 모델링

3

데이터 확인 및 추출

4

모델링 적용 및 운영방안

3번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 보기에서 설명하고 있는 내용으로 가장 적절한 것은?

수집한 데이터를 저장, 처리하고 분석할 수 있도록 포괄적으로 지원한다.

1

빅데이터 마이닝

2

빅데이터 플랫폼

3

빅데이터 처리기술

4

빅데이터 탐색기술

4번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 가역 데이터와 불가역 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

가역 데이터는 원본 데이터가 변경되는 경우 변경사항을 반영할 수 있다

2

불가역 데이터는 생산된 데이터의 원본으로 환원이 불가능한 데이터이다

3

가역 데이터는 생산된 데이터의 원본으로 일정 수준 환원이 가능한 데이터이다

4

불가역 데이터는 원본 데이터의 내용이 변경되는 경우 변경사항을 반영할 수 있다

5번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 정량적 데이터와 정성적 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

정량적 데이터는 양적 데이터이다

2

정성적 데이터는 질적 데이터이다

3

정량적 데이터 중 계수 데이터는 범주형 데이터로 변환 가능하다

4

정성적 데이터 중 변수 데이터는 연속형 데이터로 변환 가능하다

6번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 데이터 변환에 대한 예시로 옳지 않은 것은?

1

YYYY년 MM월 DD일 -> YYYY/MM/DD

2

10~30세는 청년, 40~60세는 중년 등으로 범주화

3

1, 2, 3학년 값을 batch로 변환하여 데이터 분활

4

키 수치를 평균 0, 표준변차 1로 표준화

7번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 개인정보보호 관련 법률에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

개인정보 파기 시에 사유는 고지할 의무가 없다

2

익명정보를 생성할 때 당사자의 동의를 구해야 한다

3

개인정보보호위원회는 개인정보보호 업무를 독립적으로 처리하기 위한 기관이다

4

데이터3법으로 개인정보보호법, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률이 있다

8번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 보기에서 설명하고 있는 비식별화 기법과 세부기술로 옳은 것은?

사용자에 대한 정보를 뒤섞어 정보의 손실 없이 특정 개인에 대한 추측을 할 수 없도록 한다

1

총계처리 - 재배열

2

데이터 마스킹 - 잡음 추가

3

가명처리 - 휴리스틱 익명화

4

데이터 범주화 - 랜덤 라운딩

9번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 비식별화 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

데이터 마스킹 수준이 높으면 데이터를 식별, 예측하기 쉬워진다

2

비식별 조치 방법은 여러 자지 기법을 단독 또는 복합적으로 활용한다.

3

가명처리를 할 때 값을 대체 시 규칙이 노출되어 역으로 쉽게 식별할 수 없도록 주의 해야 한다.

4

총계처리 시 특정 속성을 지닌 개인으로 구성된 단체의 속성 정보를 공개하는 것은 그 집단에 속한 개인의 정보를 공개하는 것과 같다

10번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 내부 데이터와 외부 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

외부 데이터는 수집 시 법류이나 제도상 제약이 없는지 검토한다

2

내부 데이터는 개인정보일 경우 비식별 조치방안을 함께 고려한다

3

외부 데이터는 보안을 크게 신경쓰지 않고 자유롭게 사용해도 된다

4

내부 데이터는 필요 데이터의 관리 권한이 다른 부서에 있는 경우 협의를 통해 공유 가능 여부를 확인한다

11번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 데이터 웨어하우스의 특징으로 옳지 않은 것은?

1

통합성(Integration)

2

휘발성(Volatilization)

3

시계열성(Time-variant)

4

주제지향성(Subject-orientation)

12번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 분산 저장 방식으로 적절하지 않은 것은?

1

GFS

2

Ceph

3

HDFS

4

HBase

13번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 Key-Value 데이터베이스에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

단순한 데이터 모델에 기반을 두기 때문에 복잡한 쿼리의 수행이 가능하다

2

단순한 데이터 모델에 기반을 두기 때문에 쿼리의 질의 응답시간이 빠르다

3

단순한 데이터 모델에 기반을 두기 때문에 관계형 데이터베이스보다 확장성이 뛰어나다

4

데이터를 키(key)와 그에 해당하는 값( value)의 쌍으로 저장하는 데이터 모델에 기반을 둔다

14번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 Cassandra, MongoDB를 포함하는 반정형, 비정형 데이터 저장소로 옳은 것은?

1

DFS

2

NoSQL

3

RDBMS

4

In-memory DB

15번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 비정형 데이터(Unstructured Data)로 보기 어려운 것은?

1

음성 데이터

2

메시지 데이터

3

이미지 데이터

4

거래(transaction) 데이터

16번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 유의미한 변수를 선정하는 작업을 수행하는 단계로 옳은 것은?

1

분석 기획

2

데이터 준비

3

데이터 분석

4

시스템 구현

17번 문제

학습 분류 · 1과목 · 빅데이터 분석 기획

다음 중 하향식 문제 탐색 과정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

문제 탐색은 개인이 생각흔 문제를 간단하게 나열한다

2

타당성 검토는 경제적, 기술적 타당성을 분석하는 단계이다

3

문제 정의는 식별된 비즈니스 문제를 데이터 문제로 변환한다

4

해결방안 탐색은 과제 정의 후 어떻게 해결할 것인지 방안을 탐색한다

18번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 표준화에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

두개의 샘플을 하나로 통합하는 작업이다

2

표준화가 진행된 값은 단위가 존재하지 않는다

3

노이즈를 제거하여 추세를 부드럽게 하는 작업이다

4

데이터의 일반적인 특성이나 패턴을 추출하는 작업이다

19번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 텍스트 마이닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

사용하지 않거나 분석에 필요 없는 불용어를 제거해야 한다

2

Tokening은 예측해야 할 정보를 하나의 특정 기본 단위로 자르는 작업이다

3

Stemming는 동일한 뜻을 가진 형태가 다른 단어들을 같은 형태로 바꾸는 작업이다

4

POS tagging은 분류나 군집화 등 빅데이터에 숨겨진 의미 있는 정보를 발견하는데 사용하기도 한다

20번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 지도한습 모델 선정 시 고려요소로 옳지 않은 것은?

1

데이터

2

분석 목적

3

자기상관성

4

변수의 중요도

21번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 서열척도 변수들 간의 상관관계를 측정할 때 사용하는 값은?

1

피어슨 상관계수

2

스피어만 상관계수

3

Phi 계수

4

자기 상관계수

22번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 파생변수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

시간 수집 시점에 따른 파생변수를 만들 수 있다

2

연속형 변수는 구간을 추려서 특정 조건의 파생변수를 만들 수 있다

3

독립변수와 종속변수의 교호작용을 이용하여 생성할 수 있다

4

좋은 파생변수는 모델의 예측력을 크게 향상시킬 수 있다

23번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

표본의 수가 많을수록 정규분포에 가까워지는 것을 무엇이라고 하는가?

1

중심극한정리

2

주성분 분석

3

통계적 가설검정

4

시계열 분석

24번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

보기에서 주성분 분석(PCA)에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 고르시오

(가) 변수들은 정규분포 관계가 있다
(나) 차원축소는 변수들 간에 관계가 없어도 가능하다
(다) 분산이 큰 변수의 방향을 확인한다

1

가

2

다

3

가, 다

4

가, 나, 다

25번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

A나라와 B나라가 투표 후 투표율에 대한 표본조사를 실시하였다. A나라에서는 100명을 조사하였는데 71명이 투표했다고 응답하였고, B나라는 200명을 조사하였는데 134명이 투표하였다고 응답하였다. A, B나라의 투표할 확률을 각각 P1, P2라고 할때 P1-P2의 추정값은?

1

0.71

2

0.67

3

0.04

4

0.46

26번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

어느 시험에서 학생의 점수가 각각 60, 70, 80점일때 표본분산을 구하시오

1

66.7

2

70

3

100

4

200

27번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 기술통계량이 아닌 것은?

1

평균

2

최빈값

3

분산

4

이상값

28번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 데이터가 얼마나 편중되어 있는지 확인할 수 있는 척도를 고르시오

1

분산

2

표준편차

3

왜도

4

첨도

29번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

모델의 편향과 분산 관계에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

모델이 복잡하면 편향이 커지고, 분산이 작아진다

2

모델이 단순하면 편향이 작아지고, 분산이 커진다

3

편향이 낮고 분산도 낮으면 좋은 모델이다

4

편향과 분산은 상충관계(trade-off)에 있지 않다

30번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

데이터를 정규분포에 가깝게 변환하기 위한 통계적 기법으로 음수데이터에는 불가능하여 양수데이터만 가능한 방법은?

1

Min-Max

2

Z Score

3

Binning

4

Box-Cox

31번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 설명 중 옳지 않은 것은

1

n의 개수(표본 크기)와 상관없이 표본의 평균은 모집단의 평균과 같다

2

표본 통계량의 기대값이 모집단 모수와 같다면 이를 불편추정량이라고 한다

3

표본의 수가 커지면 표본의 오차가 줄어들고 결과의 신뢰성이 높아진다

4

표본의 수가 늘어나면 표본의 평균을 이용한 신뢰구간의 추정 정확도가 높아진다

32번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 차원축소를 통해 할 수 없는 것을 고르시오

1

특징 추출

2

설명력 증가

3

노이즈 제거

4

데이터 정제

33번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

암 발생률과 소득의 상관관계를 다른 변수들을 제외하고 분석하고 싶을때 사용하는 기법은?

1

군집분석

2

편상관계수

3

F분포

4

카이제곱

34번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 다변량분산분석(MANOVA)에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

독립변수 1개 이상, 종속변수 1개이다.

2

독립변수 여러 개, 종속변수 1개이다

3

독립변수 1개 이상, 종속변수 여러 개이다.

4

독립변수 1개, 종속변수 여러 개이다

35번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 결측값 대치에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

평균으로 대치하는 경우 통계량의 표준오차가 과소추정될 수 있다

2

단순확률대치법은 확률추출에 의해 전체 데이터 중 무작위 대치하는 방법이다

3

최근접대치법은 결측치를 해당 데이터와 가장 유사한 값으로 대치하는 방법이다

4

자기회귀로 결측치를 대치하면 상관성이 낮아지고 분산이 커진다

36번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 다중공선성과 VIF(Variance Inflation Factor)에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

다중공선성은 회귀계수의 분산을 증가시킨다

2

다중회귀에서 독립변수간에 선형회귀가 있으면 다중공선성이 있다고 한다

3

VIF 분산팽창지수가 5 미만이면 독립변수 간에 상관성이 존재한다

4

회귀분석을 적용하기 위해서는 다중송선성을 만족해야 한다

37번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 샘플링에 사용되지 않는 기법은?

1

Metropolis-Hastings Algorithm

2

Perfect Sampling

3

EM Algorithm

4

Rejection Sampling

38번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 빈칸에 공통으로 들어갈 용어로 적절한 것은?

시퀀스투시퀀스(seq2seq)에서 인코더를 통해 (          )가 만들어지고 디코더가 (       )를 받아 출력시퀀스가 된다

1

고유벡터

2

컨텍스트벡터

3

공벡터

4

기저벡터

39번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 경사하강법에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

확률적 경사하강법은 전체 데이터 중 일부를 랜덤추출하여 사용하는 방법이다

2

모멘텀은 관성을 이용해 지역최소를 극복하고 전역최소를 찾아가는 방법이다

3

Adaptive Gradient(AdaGrad)는 이전 기울기에 따라 속도가 달라진다

4

Adam은 확률적 경사하강법과 모멘텀 방식의 장점을 합친 경사하강법이다

40번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

매개변수와 초매개변수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

매개변수는 학습하며 갱신된다

2

매개변수는 경사하강법으로 추정할 수 있다

3

초매개변수는 학습이 모델이 통제권을 가진다.

4

은닉층의 수와 학습률은 초매개변수이다

41번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 서포트벡터머신(SVM)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

과접합되는 경우가 적다

2

학습속도가 느리다

3

초매개변수의 최적화는 필요 없다

4

커널 함수 여러 개가 존재할 수 있다

42번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 보기에서 의사결정나무에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 고르시오

(가) 의사결정나무는 설명력이 명확하다
(나) 의사결정나무는 동질성이 커지는 방향으로 분기한다
(다) 정규성 가정이 필요하다
(라) 교호작용 효과 해석이 어렵다

1

(가), (라)

2

(가), (나)

3

(나), (다)

4

(나), (라)

43번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습시키고 예측한다

2

GBM은 가중치 업데이트에 경사하강법을 이용한다

3

XGBoost는 GBM을 개선한 방식이지만 GBM보다 속도가 늦다

4

LightGBM은 기존 트리 방식과 다르게 leaf중심으로 분기한다

44번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

인공신경망에서 마지막 은닉노드가 2개, 출력노드가 1개, 편향이 0.2일때 출력값을 계산하시오. (은닉노드의 값은 각각 0.2, 0.1이고 가중치는 각각 0.4, 0.5이다)

1

0.33

2

0.44

3

0.55

4

0.64

45번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

앙상블 모델에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

앙상블 모델은 여러 개의 모델을 조합하여 하나의 최종 결과를 도출한다

2

대표적인 앙상블 기법들로 배깅, 부스팅, 스태킹이 있다

3

앙상블 모델로 분석하는 것은 단일 모델로 분석하는 것보다 항상 좋다

4

여러 모델들을 결합하여, 과적합을 방지할 수 있다

46번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음 중 나이브 베이즈에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

각각이 독립인 것을 가정한다

2

베이즈 룰을 사용해서 종속변수의 확률을 계산한다

3

나이브 베이즈는 사전확률과 사후확률을 토대로 우도를 계산한다

4

별도의 학습과정을 거치지 않는다

47번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

비모수검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것을 고르시오

1

정규성 가정이 필요하지 않다

2

이상치에 대한 민감도가 모수검정보다 덜하다

3

모수검정보다 검정력이 높다

4

직관적으로 이해하기 쉽다

48번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

결정계수에 대한 설명으로 옳은 것은?

1

1은 종속변수의 변동이 독립변수에 의해 설명되지 않음을 의미한다

2

0은 종속변수의 변동이 모두 독립변수에 의해 설명됨을 의미한다

3

결정계수 값의 범위는 0~1이다

4

회귀모형에 독립변수를 더 많이 추가하면 항상 결정계수 값이 높아진다

49번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

다음의 앙상블 기법과 관련된 설명들 중 옳지 않은 것은?

1

Voting - 투표를 통해 값을 결정한다

2

Batch - 샘플 집합으로서 주로 배깅에 활용된다

3

Bagging - 샘플을 여러 번 뽑아 각 모델을 학습시켜 결과물을 집계한다

4

Stacking - 동일한 샘플로 다양한 유형의 모델을 학습한다

50번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

과적합 방지 규제항 적용 시 가중치 제곱합을 최소화하는 제약을 주는 기법은?

1

Lasso

2

Ridge

3

Elastic Net

4

Logistic Regression

51번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

다음 중 과적합 방지 방안으로 옳지 않은 것은?

1

가중치 규제

2

드롭아웃

3

배치 정규화

4

매개변수 증가

52번 문제

학습 분류 · 3과목 · 빅데이터 모델링

선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

종속변수가 범주형인 경우 로지스틱 회귀를 사용한다

2

선형, 로지스틱 회귀 모두 잔차 정규성을 가정한다

3

선형회귀 계수를 최소제곱량(LSE)으로 추정하면 불편추정량의 특성을 가진다

4

선형, 로지스틱 회귀 모두 MLE로 계수추정이 가능하다

53번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

모델의 배치에 관한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?

1

배치 크기는 모델의 구조적 성능에는 직접 영향을 주지 않는다.

2

배치 크기가 작으면 훈련속도가 빨라진다

3

배치 크기가 너무 크면 메모리 문제가 발생한다

4

배치 크기가 너무 작으면 노이즈가 생기며 모델의 학습에 악영향을 준다

54번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

불균형 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

데이터 불균형이 있는 경우 최적화된 모델의 학습이 어려울 수 있다

2

불균형 데이터 집합에서는 정확도보다는 정밀도를 평가지표로 설정해야 한다

3

학습 시 클래스의 개수보다는 클래스 간의 샘플 수 차이에 영향을 받는다

4

소수의 클래스는 언더샘플링을 적용해 해결한다

55번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

결측값을 대치하는 방법 중 회귀대치법에 대한 설명으로 맞지 않은 것은?

1

대체할 결측값을 예측하기 위해 회귀분석을 사용한다

2

데이터의 구조와 패턴을 반영하여 결측값을 대체할 수 있다

3

독립변수와 종속변수 간의 관계가 약할 경우에도 적용이 가능하다

4

결측값이 없는 다른 변수를 이용하여 결측값이 있는 변수를 예측한다

56번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

ROC 곡선에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

FPR 값에 따른 TPR 값의 그래프이다

2

FPR이 작아도 TPR이 클 수 있다

3

무작위의 경우 TPR과 FPR은 같은 곳으로 수렴한다

4

AUC 값이 작을수록 좋은 모델이다

57번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

척도와 예시가 맞지 않게 연결된 것은?

1

비율 척도 - 나이

2

명목 척도 - 성별

3

서열척도 - 매출액

4

등간 척도 - 온도

58번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

실제 Positive인 대상 중에서 Positive로 정확히 예측한 확률을 뜻하는 것은?

1

재현율(Recall)

2

정확도(Accuracy)

3

정밀도(Precision)

4

특이도(Specificity)

59번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

바이너리(binary)변수에 대한 설명으로 맞지 않는 것은?

1

두 가지 값만 가질 수 있느 변수이다

2

성별(남,여), 출석상태(출석,미출석)등이 바이너리 변수이다

3

로지스틱 회귀와 같은 분류 모델에서 사용된다

4

원-핫 인코딩은 연속형 데이터를 이진 형식으로 변환한다

60번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

k-fold 교차검증에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

k-1개 데이터셋은 학습용으로 사용하고, 1개 데이터셋은 검증용으로 사용한다

2

폴드(fold)의 크기가 작을수록 모델의 성능이 떨어진다

3

학습과 검증을 k번 반복해서 수행한다

4

k개로 나누어진 데이터셋은 각각 한 번식만 검증용으로 사용된다

61번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

(가)와 (나)를 표현하기에 적합한 인포그래픽으로 가장 잘 연결된 것은?

(가) 지역별 코로나 발생률
(나) 코로나 발병 잉후부터 월별 코로나 발생률

1

(가) 지도 인포그래픽, (나) 타임라인 인포그래픽

2

(가) 목록 인포그래픽, (나) 타임라인 인포그래픽

3

(가) 지도 인포그래픽, (나) 프로세스 인포그래픽

4

(가) 비교 인포그래픽, (나) 통계 인포그래픽

62번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

다음 중 교차 검증에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

시계열 데이터에서 학습데이터와 검증데이터는 같은 시간대에 있어야 한다

2

학습 데이터에서의 편균제곱오차 값은 대개 검증 데이터에서의 평균제곱오차 값보다 작다

3

k-폴드 교차검증은 k번의 학습과 검증을 진행한다

4

교차검증은 모델의 훈련시간이 증가한다

63번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

국회의원 선거에서 지역 면적이 아니라 지역구에 당선된 국회의원 수에 따라 시각화 할 때 적합한 시각화 도구는?

1

카토그램

2

단계구분도

3

픽토그램

4

하이퍼볼릭 트리

64번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

모자이크 플롯에 대한 설명으로 맞지 않은 것은?

1

변수에 속한 값의 분포를 시각적으로 표현한다

2

두 개 이상의 범주형 데이터의 상관관계를 나타낸다

3

열의 너비는 가로 축에 표시된 관측치 수에 비례한다

4

히스토그램 안에 히스토그램이 있는 형식이다

65번 문제

학습 분류 · 2과목 · 빅데이터 탐색

다음 중 기초통계량과 그래프로 확인할 수 없는 것을 고르시오

1

결측치

2

이상치

3

통계적 유의성

4

데이터 분포

66번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

데이터 시각화의 순서로 옳은 것은?

1

데이터 휙득 -> 데이터 구조화 -> 데이터마이닝 -> 시각화모델 선텍 -> 시각화 표현

2

데이터 휙득 -> 데이터 구조화 -> 시각화모델 선택 -> 시각화 표현 -> 데이터 마이닝

3

데이터 구조화 -> 데이터 휙득 -> 시각화모델 선택 -> 데이터 마이닝 -> 시각화 표현

4

데이터 구조화 -> 데이터 휙득 -> 데이터 마이닝 -> 시각화모델 선택 -> 시각화 표현

67번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

지역별 매출과 수익을 시각화 하기에 가장 적절한 방법으로 짝지어진 것은?

1

매출: 버블차트, 수익: 코로플레스맵

2

매출: 코로플레스맵, 수익: 버블차트

3

매출: 카토그램, 수익: 버블차트

4

매출: 등치선도, 수익: 카토그램

68번 문제

학습 분류 · 4과목 · 빅데이터 결과 해석

분석 결과 활용 계획에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

1

내,외부 교육 훈련 방안도 포함한다

2

분석 결과 활용 계획은 분석 모형 리모델링 후 수립한다

3

분석 결과 활용 효과 측정을 위한 성과지표도 마련되어야 한다

4

분석 결과에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다

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