1. 다음 데이터에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?

• ①
   추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(basis)로 기능하는 특성을 갖는다.
• ②
   데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적인 산물이다.
• ③
   데이터는 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실이다.
• ④
   다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖는다.

2. 빅데이터가 가치 창출 측면에서 기업, 정부, 개인에게 미친 영향으로 옳지 않은 것은?

• ①
   산업 전체의 생산성이 향상되었다.
• ②
   개인은 맞춤형 서비스를 받거나 적시에 필요한 정보를 얻음으로써 기회비용을 절약하게 되었다.
• ③
   기업활동의 투명성은 없어지지만 경쟁사보다 강한 경쟁력을 확보하는데 도움이 되었다.
• ④
   비즈니스 모델을 혁신하거나 신사업 발굴에 활용할 수 있게 되었다.

3. 사생활 침해 문제를 해결하기 위한 방법으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

• ①
   개인정보 사용자 책임제로 전환
• ②
   결과기반 책임 원칙 고수
• ③
   알고리즘 접근 허용
• ④
   사용자 동의제도 시행

4. 암묵지와 형식지 상호작용의 과정 중 개인의 내재된 경험을 객관적인 데이터로 변환하여 문서나 매체에 저장.가공.분석하는 과정을 무엇이라고 하는가?

• ①
   표출화
• ②
   연결화
• ③
   내재화
• ④
   공통화

5. 다음 비식별화 기법에 대한 설명으로 틀린 것은?

• ①
   가명처리는 식별할 수 없는 다른 값으로 대체를 의미한다.
• ②
   데이터 마스킹은 개인 정보 식별이 가능한 특정 값을 삭제하는 것이다.
• ③
   범주화는 단일 식별 정보 해당 그룹의 대푯값으로 변환을 한다.
• ④
   총계처리는 총합 또는 평균값으로 대체하여 개별 데이터의 값이 보이지 않도록 하는 것이다.

6. 데이터베이스에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   한 조직의 다수 사용자가 공동으로 이용하고 유지하는 공용데이터이다.
• ②
   DBMS 소프트웨어를 사용하여 데이터베이스를 구축한다.
• ③
   법률적으로 데이터베이스는 기술을 기반으로 한 일종의 저작물로 인정한다.
• ④
   데이터베이스내의 모든 데이터는 2차원 테이블로 표현된다.

7. 데이터웨어하우스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?

• ①
   ETL은 주기적으로 내부 및 외부 데이터베이스로부터 정보를 추출하고 정해진 규약에 따라 정보를 변환한 후에 데이터웨어하우스에 정보를 적재한다.
• ②
   데이터웨어하우스는 전사적 차원보다는 특정 조직의 특정 업무 분야에 초점을 둔 것이다.
• ③
   데이터웨어하우스에서 관리하는 데이터들은 시간적 흐름에 따라 변화하는 값을 유지한다.
• ④
   데이터웨어하우스는 기업 내의 의사결정 지원 애플리케이션을 위한 정보를 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장 공간을 말한다.

8. 다음 데이터 사이언스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?

• ①
   데이터 사이언스란 데이터로부터 의미있는 정보를 추출해내는 학문이다.
• ②
   분석 뿐 아니라 이를 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 포함한 포괄적 개념이다.
• ③
   정형 데이터를 대상으로 총체적 접근법을 사용한다.
• ④
   과학과 인문학의 교차로에 서 있다고 할 수 있다.

9. 다음 중 기업의 데이터 분석 도입의 수준 진단의 대상으로 가장 적절하지 않은 것?

• ①
   분석 업무 파악
• ②
   분석 기법
• ③
   분석 인력 및 조직
• ④
   분석 성과 평가

10. 분석 성숙도 모델 구성에서 고려하는 분석 성숙도 진단 부문으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   비즈니스 부문
• ②
   기업 문화 부문
• ③
   조직의 역량 부문
• ④
   IT 부문

11. 다음 분석과제의 특징 중 Accuracy와 Precision에 대한 설명으로 틀린 것은?

• ①
   분석의 활용적인 측변에서는 Precision이 중요하며, 안정적인 측면에서는 Accuracy가 중요하다.
• ②
   Accuracy와 Precision의 관계는 트레이드 오프가 되는 경우가 많다.
• ③
   Accuracy는 모델과 실제 값의 차이에 대한 것이다.
• ④
   Precision은 모델을 반복했을 때의 편차를 의미한다.

12. 다음 중 분석 대상은 명확하지만 분석 방식이 명확하지 않은 경우 수행하는 분석 주제의 유형은 무엇인가?

• ①
   솔루션(Solution)
• ②
   통찰(Insight)
• ③
   최적화(Optimization)
• ④
   발견(Discovery)

13. 분석 과제 정의서에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

• ①
   프로젝트 수행 계획 수립 단계에서 전체 업무를 분류하여 구성 요소로 만든 후 각 요소를 평가하고 일정별로 계획하며 그것을 완수할 수 있는 사람에게 할당해주는 역할을 한다.
• ②
   분석 모델에 적용될 알고리즘과 분석모델의 기반이 되는 Feature가 포함되어야 한다.
• ③
   이해관계자가 프로젝트의 방향을 설정하고, 성공 여부를 판별할 수 없는 자료이다.
• ④
   필요한 소스 데이터, 분석 방법, 데이터 입수 난이도, 분석 과정 상세 등의 항목이 포함되어야 한다.

14. 분석 마스터 플랜을 수립할 때 적용 범위 및 방식에 대한 고려요소가 아닌 것은 무엇인가?

• ①
   투입 비용 수준
• ②
   분석 데이터 적용 수준
• ③
   업무 내재화 적용 수준
• ④
   기술 적용 수준

15. 분석 마스터플랜의 세부 이행계획 수립 시 고려해야 할 데이터 분석 체계에 대한 설명으로 적절한 것은?

• ①
   분석 마스터플랜의 모든 단계를 반복한다.
• ②
   프로젝트의 세부 일정계획도 데이터 분석체계를 고려하여 작성한다.
• ③
   순차적인 정련 과정을 통해 프로젝트의 기간을 단축하는 방식을 주로 사용한다.
• ④
   데이터 수집 및 확보와 분석 데이터를 준비하는 단계를 반복적으로 진행한다.

16. 분석 기획에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?

• ①
   해당 문제 영역에 대한 전문성 역량 및 통계학적 지식을 활용한 분석 역량과 분석 도구인 데이터 및 프로그래밍 기술 역량에 대한 균형 잡힌 시각을 가지고 방향성 및 계획을 수립해야 한다.
• ②
   성공적인 분석을 하기 전 중요 사전 작업이다.
• ③
   상향식 분석은 분석 기획 전 탐색적 데이터 분석 수행을 한다.
• ④
   실제 분석을 수행에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업이다.

17. 빅데이터의 4V는 빅데이터의 3V에 무엇이 추가된 것인가?

• ①
   Volume
• ②
   Value
• ③
   Variety
• ④
   Velocity

18. 다음 빈칸에 공통으로 들어갈 단어로 알맞은 것은 무엇인가?

분석 과제 우선순위 평가 기준에는 (   )과 난이도가 있으며 (   )의 경우 전략적 중요도와 목표가치, 난이도의 경우 데이터 획득/저장/가공 비용, 분석 적용 비용, 분석 수준에 따라 판단하게 된다.

• ①
   시급성
• ②
   안정성
• ③
   활용성
• ④
   희귀성

19. 다음 중 군집분석 기법으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?

• ①
   PAM
• ②
   DBSCAN
• ③
   실루엣 지수(Silhouette Coefficient)
• ④
   퍼지(Fuzzy) Clustering

20. Wage 데이터셋에 대한 anova 분석 결과 해석의 내용 중 틀린 것은?

• ①
   age와 wage에 대한 선형관계를 알 수 없다.
• ②
   age와 wage는 양의 상관관계이다.
• ③
   관측치는 3000 개 이다.
• ④
   MSE는 1675 이다.

21. 웹 데이터의 수집을 위해 웹페이지의 구조를 분석하여 데이터를 자동으로 수집하는 방법을 무엇이라고 하는가?

• ①
   FTP
• ②
   웹 크롤링(Web Crawling)
• ③
   Streaming
• ④
   Open API

22. 신경망 모형에서 출력값이 여러 개이고 목표치가 다범주인 경우에 사용하는 것으로 각 범주에 속할 사후 확률을(posterior probability) 제공하는 활성화 함수는 무엇인가?

• ①
   항등 함수
• ②
   ReLU
• ③
   sigmoid
• ④
   softmax

23. 시그모이드 함수의 범위로 알맞은 것은?

• ①
   0~1
• ②
   -1~1
• ③
   -1~0
• ④
   0.5~1

24. 다음의 수식에 해당하는 데이터 간의 거리 계산 방식은 무엇인가?

• ①
   유클리드 거리
• ②
   맨해튼 거리
• ③
   민코프스키 거리
• ④
   마할라노비스 거리

25. 연관분석에 대한 특징 틀린 것은?

• ①
   조건반응(if then)으로 표현되는 연관분석의 결과를 이해하기 쉽다.
• ②
   비목적성 분석 기법이다.
• ③
   대표적인 알고리즘으로 Aprior가 있다.
• ④
   분석을 위한 계산이 복잡하다는 단점이 있다.

26. 다음 중 표본들이 서로 관련되어 있는 경우, 짝지어진 두 개의 관찰치들의 크고 작음을 +와 -로 표시하여 그 개수를 가지고 두 그룹의 분포 차이가 있는가에 대한 가설을 검증하는 방법은 무엇인가?

• ①
   Sign Test
• ②
   Chi-Square Test
• ③
   ANOVA Test
• ④
   스피어만 상관계수

27. 자료의 척도에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   비율척도 - 사칙연산이 모두 가능하고, 혈액형, 학력 등이 해당된다.
• ②
   구간척도 - 덧셈, 뺄셈이 가능하고 절대 0점을 포함하지 않는 온도가 이에 해당된다.
• ③
   서열척도 - 연산이 불가능하고 메달과 같이 범주간 순서가 있는 것이 이에 해당된다.
• ④
   명목척도 - 단순히 측정 대상의 특성을 분류하거나 확인하기 위한 목적으로 사용된다.

28. 소득순위처럼 정규분포가 아닌 오른쪽 꼬리가 긴 분포(Positive skewed)에서 평균과 중앙값의 관계로 알맞은 것은?

• ①
   중앙값이 평균보다 크다
• ②
   평균이 중앙값보다 크다
• ③
   평균과 중앙값의 관계에 변화가 없다
• ④
   평균은 중앙값의 제곱과 같다

29. R에서 숫자형, 문자형, 논리형 벡터를 하나로 합친 벡터를 구성하는 경우 합쳐진 벡터의 형식은 무엇인가?

• ①
   숫자형 벡터
• ②
   문자형 벡터
• ③
   논리형 벡터
• ④
   데이터프레임

30. 다음 중 빅데이터 분석 프로세스에서 모델링 단계에 해당하지 않는 항목은 무엇인가?

• ①
   데이터 분할
• ②
   데이터 모델링
• ③
   모델 적용 및 운영 방안
• ④
   수행방안 설계

31. 다음 중 모형 성과 평가 방법으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   결정계수
• ②
   실루엣 지수
• ③
   엔트로피(Entropy)
• ④
   ROC 그래프

31. 다음 중 분류 모형 평가에 활용하지 않는 것은 무엇인가?

• ①
   덴드로그램
• ②
   오분류표
• ③
   ROC 그래프
• ④
   Kappa 지수

32. 다차원척도법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?

• ①
   개체들의 거리는 유클리드(Euclidean) 거리와 유사도를 이용하여 구한다.
• ②
   관측 대상의 상대적 거리의 정확도를 높이기 위해 적합 정도를 스트레스 값(Stress Value)로 나타낸다.
• ③
   스트레스 값은 0에 가까울수록 적합도가 좋음을 나타낸다.
• ④
   개체들 사이의 유사성과 비유사성을 측정하여 차원을 축소하기 위해 사용한다.

33. 앙상블 모형의 특징으로 올바르지 않은 것은?

• ①
   성능을 분산시키기 때문에 과대적합(overfitting) 감소 효과가 있다.
• ②
   각 모형의 상호연관성이 높을수록 정확도 또한 높아진다.
• ③
   여러 개의 모형의 결과를 종합하여 정확도를 높이는 방법이다.
• ④
   Bagging, Boosting 등 다양한 방법의 앙상블 기법이 존재한다.

34. 이상치 관련한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?

• ①
   DBSCAN 군집을 실행해 군집에 포함되지 않은 것을 이상치로 한다.
• ②
   ESD 방법에서는 평균 -3*표준편차보다 작거나, 평균 +3*표준편차보다 큰 데이터를 이상치로 규정한다.
• ③
   기하평균을 이용하는 경우 기하평균 -2.5*표준편차 보다 작거나, 기하평균 +2.5*표준편차보다 큰 데이터를 이상치로 규정한다.
• ④
   IQR을 사용하는 방식의 경우 Q2(중위수)+1.5*IQR 보다 크거나 Q2(중위수)-1.5*IQR 작은 데이터를 이상치로 규정한다.

35. 군집분석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   집단별 특성이 유사할 경우 안정성이 높다.
• ②
   유사성을 이용하여 몇 개의 집단으로 그룹화하는 분석이다.
• ③
   군집분석은 집단 간 이질성과 집단 내 동질성이 모두 낮아지는 방향으로 군집을 만든다.
• ④
   비계층적 군집분석 기법의 경우 사용자가 사전 지식 없이 그룹의 수를 정해주는 일이 많기 때문에 결과가 잘 나오지 않을 수 있다.

36. 의사결정나무의 특징으로 알맞지 않은 것은?

• ①
   상관성이 높은 변수가 있어도 영향을 받지 않는다.
• ②
   비정상적인 잡음 데이터에 대해서는 민감하게 분류한다.
• ③
   목적 변수가 이산형(범주형)인 경우와 연속형일 경우 모두 사용할 수 있다.
• ④
   설명력이 좋으며, 과대적합에 취약한 특징이 있다.

37. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할과 관련된 설명 중 알맞지 않은 것은?

• ①
   데이터는 학습용, 검증용, 평가용 데이터로 분할하여 사용할 수 있다.
• ②
   검증용 데이터(validation data)는 학습과정에서 사용되지 않는다.
• ③
   검증용 데이터는 훈련에 사용되지 않는다.
• ④
   데이터 수가 적을 때는 교차 검증을 사용한다.

38. 확률적 표본추출 방법이 아닌 것은?

• ①
   단순 무작위 추출법
• ②
   계통 추출법
• ③
   집단 추출법
• ④
   층화 추출법

39. 코드 실행 결과에 대한 설명으로 적절한 것은?

• ①
   회귀모형은 유의수준 5%하에서 통계적으로 유의미하다.
• ②
   모든 회귀계수들이 유의미하다.
• ③
   설명력은 7.165 이다.
• ④
   데이터의 개수는 41개 이다.

40. 데이터 전처리 과정에 대한 설명으로 올바른 것은 무엇인가?

• ①
   결측치는 연산에 아무런 방해가 되지 않으므로 그대로 두어도 무방하다.
• ②
   데이터 특성을 파악하고 통찰을 얻기 위한 방법을 데이터 EDA라고 한다.
• ③
   모든 분석의 이상치는 시간이 오래 걸리더라도 모두 찾아내어 제거한다.
• ④
   데이터 변환을 통해 정규분포 형태의 데이터로 만들면 데이터가 왜곡되어 올바른 학습이 되지 않는다.

41. 변수 가공에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

• ①
   구간화의 개수가 감소하면 정확도는 높아지지만 속도가 느려진다.
• ②
   log, sqrt를 취하면 큰 값을 작게 만들 수 있다 - 오른쪽 꼬리 긴 분포에 사용
• ③
   제곱, exp를 취하면 작은 값을 크게 만들 수 있다 - 왼쪽 꼬리 긴 분포에 사용
• ④
   MinMax Normalization을 하면 값이 0~1 사이의 범위로 변경된다.

42. 다음이 설명하는 시계열 모형은 무엇인가?

"자기 자신의 과거자료로 설명하는 모형으로 백색잡음의 현재값과 자기자신의 과거값의 가중합으로 선형성을 표현하는 정상시계열 모형이다."

• ①
   MA 모형
• ②
   AR 모형
• ③
   의사결정나무
• ④
   인공신경망

43. 다음이 설명하는 앙상블 모형의 종류는 무엇인가?

"배깅(bagging)에 랜덤 과정을 추가한 방법으로 노드 내 데이터를 자식 노드로 나누는 기준을 정할 때 모든 예측 변수에서 최적의 분할을 선택하는 대신, 설명변수의 일부분만을 고려함으로 성능을 높이는 방법을 사용한다."

• ①
   랜덤 포레스트
• ②
   로지스틱 회귀 분석
• ③
   K-NN
• ④
   붓스트랩

44. 다음 오분류표를 사용하여 F1-score를 구하시오.

45. 이산확률변수 X가 가능한 값으로 1,2,4 가 있다. P(X=1) = 0.3 이고 기댓값이 2.7 일 때 P(X=2)는 무엇인가?

46. 우등반에 들어가기 위해서는 어느 시험에서 상위 2% 안에 들어야 한다. 해당 시험 점수의 평균이 85점이고 표준편차가 5일 때, 우등반에 들어가기 위한 최소 시험 점수는? (단, P(Z