ADsP 20회 복원 문제

1과목

1번) 기업내부 데이터베이스의 활용과 거리가 먼 것? 
--> 2) ITS(Transport System) (하)
2번) 빅데이터 분석에 경제성을 제공한 기술?
--> 2) 클라우드 컴퓨팅 (중)
3번) NoSQL 데이터베이스가 아닌 것?
--> 3) MySQL (하)
4번) 데이터웨어하우스 설명으로 부적절한 것?
--> 4) 재무, 생산, 운영과 같은 특정 조직의 업무에 맞춰 있다.(중)
5번) 기법 연결이 부적절한 것?
--> 2) 택배 차량을 어떻게 배치하는게 비용에 효율적인가-유형분석(상)
6번) 정성적 데이터에 속하는 것?
--> 3) 기상특보 (하)
7번) 데이터 베이스 일반적 특징이 부적절한 것?
--> 4) 수치로 표현된 정량 데이터 (중)
8번) 다른 이해관계자들이 보완적인 상품, 서비스를 제공하는 생태계를 구축하고자 하는 비즈니스 모델?
--> 1) 플랫폼형 비즈니스, (2) 가치사슬형 비즈니스 (상)- 2중에 하나로 예상됨 
단1) BI(Business Intelligence) (중)
단2) 하드스킬, 소프트스킬 (하)

 

2과목

9번) 분석 방법론의 구성요소가 아닌 것?
--> 1) 목적(Prupose) (하)
10번) 프로젝트 위험 대응 계획 수립시 위험 대응 방법이 아닌 것?
--> 2) 관리(manage) (상)
11번) 하향식 접근법의 과제 도출단계?
--> 1) 발견->정의->해결책->타당성(하)
12번) 분석 기회 발굴의 범위 확장 방법의 설명이 부적절한 것?
--> 2) 제품, 서비스를 중심으로 현 상황에 대한 분석 기회 발굴 (상)
13번) 시급성을 중심으로한 결정해야 할 우선순위?
--> 2) 3-4-2 (하)
14번) 빅데이터 분석 방법론의 분석 기획 단계의 task가 아닌 것은?
--> 4) 필요 데이터 정의 (중)
15번) 마스터 플랜 수립 때 적용 범위 및 방식의 고려사항이 아닌 것?
--> 3) 투입 비용 수준 (하)
16번) 빅데이터의 4V에 속하지 않는 것?
--> 3) Visuality (하)
단3) 프레이밍 효과 (중)
단4) 사전 영향 평가 (상)

 

3과목

17번) 상자그림에 대한 설명이 부적절한 것?
--> 3) 순서통계량으로 이상치 판단에 적합하지 않다. (하)
18번) 자료의 척도에 대한 설명으로 부적절한 것?
--> 3) 비율척도- 절대적인 원점이 존재하지 않음 (하)
19번) 코드의 결과가 적절한 것?
--> 2) “Mo”, “Tu”, “We” (하)
20번) 회귀모형에 관한 설명 중 옳지 않은 것?
--> 2) 설명변수들이 출산율 변동의 원인임을 보여준다(중)
21번) xy에 대한 설명으로 옳지 않은 것?
--> 3) xy[1]+xy[2]는 3이다.(중)
22번) 타입이 다른 객체를 하나의 객체로 묶은 자료구조?
--> 3) 리스트 (하)
23번) 카탈로그 배열, 교차판매에 사용되는 데이터마이닝 기법?
--> 4) 연관분석 (하)
24번) True로 예측한 것 중 실제 True인 지표?
--> 3) precision (중)
25번) 사람, 상품에 관한 이해를 증가시키기 위해 데이터가 가지고 있는 특징을 나타내고 설명하는 데이터마이닝 기법?
--> 1) Description (상) -->처음 나온 문제
26번) 안정적인 결과를 제공하는지와 데이터를 확장하여 적용할 수 있는지 평가?
--> 2) 일반화 가능성 (하)
27번) 목표변수가 이산형인 경우 지니지수, 연속형인 경우 분산감소량을 사용하는 알고리즘?
--> 4) CART (상)
28번) 메이저리그 선수 데이터에서 설명이 옳지 않은 것?
--> 2) 공분산행렬을 사용하여 주성분했다.(중)
29번) 코드 중 나머지 보기와 결과가 다른 것은?
--> 2) a[-c(2,3),]) (중)
30번) mulit-core를 사용하여 반복문을 사용하지 않고도 매우 빠르게 처리할 수 있는 함수?
--> 1) plyr (상)

31번) 신용카드 고객 파산 여부를 예측하는 모형이 아닌 것? 
--> 1) 선형회귀분석 (중)
32번) 주성분분석의 설명이 부적절한 것?
--> 4) 가장 분산이 적은 것을 제1 주성분으로 설정 (하)
33번) 성별을 구분하는데 사용되는 척도?
--> 1) 명목척도 (하)
34번) 남학생이면서 사과를 좋아할 확률? 
--> ? (하)
35번) “우유->커피” 의 신뢰도? 
--> 2) 75% (중)
36번) 아래에 사용된 척도는 ?
(1) 매우 불만족, (2) 불만족, (3) 보통, (4) 만족, (5) 매우 만족
--> 3) 순서척도 (하)
37번) 시그모이드 함수의 결과값? 
--> 3) 0 <= y<= 1 (상)
38번) k 평균군집분석의 절차? 
--> 2) 초기 군집으로 k를 임의로 설정->각 자료를 가장 가까운 군집에 할당
-> 각 군집의 평균으로 중심을 이동 -> 군집 중심이 변화가 없을 때 까지 반복(중)
39번) 반응변수가 범주형인 경우 회귀모형? 
--> 4) 로지스틱 회귀분석(하)
40번) “조건- 결과” 유형의 패턴을 발견하는 데이터마이닝 기법? 
--> 3) 연관규칙 (하)
단 5번) P(A)=0.3, P(B)=0.4 이며 서로 독립, P(B|A)는?
--> 0.4 (중)
단 6번) 최단 연결법(중)
단 7번) 오차들, 잔차들(상)
단 8번) 층화추출법(하)
단 9번) 배깅(중)
단 10번) 홀드아웃법 (상)