ADsP 21회 복원 문제

1과목 

1번) 빅데이터가 만든 변화와 거리가 먼 것? 
--> 3) 표본조사 기법의 중요성 (하)
2번) 빅데이터 출현 배경과 거리가 먼 것?
--> 1) 공공정보 개방 (중)
3번) 데이터 베이스 설계 절차?
--> 1) 요구분석->개념->논리->물리 (상)
4번) “커피-> 탄산수”의 빅데이터 분석 기법?
--> 2) 연관규칙 (하)
5번) 감성분석의 설명이 부적절한 것?
--> 1) 사회적 관계를 알고자 할 때 (하)
6번) 고객과의 관계를 지속적으로 하기 위한 정보시스템?
--> 1) CRM (하)
7번) 개인 정보 비식별화 기법이 부적절한 것?
--> 3)데이터 마스킹- 특정 값 삭제처리 (상)
8번) 데이터유형이 다른 것?
--> 2) 소음에 대한 센서 데이터(상)

단1) 데이터 사이언스(Data Science) (하)
단2) 분류분석, 유형분석(classification)(중)

2과목

9번) CRISP-DM에서 모델링 단계가 아닌 것? 
--> 4) 모델 적용성 평가 (하)
10번) 분석 프로젝트에 관한 설명이 부적절한 것?
--> 3) 데이터 수집에 대한 철저한 통제와 관리가 필요(상)
11번) Accuracy와 Precision에 대한 설명이 부적절한 것?
--> 1) 활용측면은 Precision, 안정성 측명은 Accuracy(하)
12번) BI와 비교하여 빅데이터 분석의 키워드로 적절한 것?
--> (상)
13번) 대상은 명확하고 방식이 명확하지 않은 경우?
--> 4) solution (하)
14번) 분석 우선순위 평가 기준의 설명이 부적절한 것?
--> 1) 시급성은 전략적 중요도와 데이터 수집비용 등으로 평가, 난이도는 분석수준과 복잡도로 평가 (중)
15번) CRISP-DM의 업무이해에 해당하는 것은?
--> 2) 업무파악-> 상황파악-> 데이터마이닝 목표 설정 ->프로젝트 계획수립(중)
16번) 분석 조직에 대한 설명으로 해당하는 것?
--> 3) 집중구조 (하)

단3) ㄱ).과제수행, ㄴ.ㄷ.)팀구성, 분석과제 실행, 분석과제 진행관리(상)
단4) 디자인 띵킹(Design Thinking) (상)

 

3과목

17번) 두 집단의 평균 차이 검정? 
--> 3) t-분포 (하)
18번) 이산형 확률분포 중 두가지 경우만 존재하며, 성공할 확률이 일정하고, 전후 사건에 독립적인 확률분포?
--> 4) 베르누이 확률분포 (중)
19번) 증명하고 싶은 가설?
--> 1) 대립가설(하) 
20번) 비모수 검정 중 짝지어진 두 개의 관찰치의 크고 작음에 대한 가설 검증?
--> 3) 부호검정 (상) 
21번) 오른쪽으로 꼬리가 긴 분포의 평균과 중앙값의 관계?
--> 4) 평균이 중앙값보다 크다(하)
22번) 50%의 데이터의 흩어진 정도?
--> 1) 사분위 범위(하)
23번) 비선형적인 관계도 파악할 수 있는 상관계수?
--> 3) 스피어만 상관계수(상)
24번) lazzy learning에 해당하는 기법?
--> 2) 최근접 이웃 모형(중)
25번) 활성화 함수의 설명으로 적절한 것?
--> 4) 시그모이드 함수 (중)
26번) 앙상블의 특징으로 옳지 않은 것?
--> 4) 상호 연관성이 높으면 정확도가 향상 (상)
27번) 앙상블 방법론 중 부분집합엣 모형을 생성하여 결합하는 방식?
--> 3) 랜덤포레스트 (상)
28번) 분류모형에서 관측치가 현저히 부족하여 모형이 학습하기 힘든 문제?
--> 3) 범주 불균형 문제 (상)
29번) F2 의 설명?
--> 4) 재현율에 2배 가중치를 부여하여 조화평균 (상)
30번) 신경망에서 가중치의 절대값이 커져 조정이 더 이상 힘든 과소적합이 발생하는 문제? --> 3) 포화문제 (상)

31번) 임의적 모양의 군집 탐색에 효과적인 기법? 
--> 3) 밀도기반 군집 기법 (상)
32번) 군집내 거리와 군집간의 거리를 기준으로 군집 분할 성과를 측정하는 방식?
--> 4) 실루엣 계수 (상)
33번) 상자수염그림에서 하한과 상한을 구하시오?(1Q-4, 3Q-12)
--> 4) -8,24 (하)
34번) 군집의 개수를 미리 정하지 않아도 되는 탐색적 모형? 
--> 3) 계층적 군집 (중)
35번) 두 벡터 사이의 각도를 이용하여 벡터간의 유사 정도를 측정하는 방식? 
--> 3) 코사인 유사도 (상)
36번) SOM 에 대한 설명으로 옳은 것은?
--> 4) 승자 독점의 학습 규칙에 따라 학습 (상)
37번) 정규화 방법 중 원데이터의 분포를 유지하면서 정규화하는 방법?
--> 3) min-max정규화 (상)
38번) 지지도는 얼마인가? 
--> 3) 0.3(하)
39번) F1은 얼마인가? 
--> 2) 18/57 (중)
40번) 지니지수 구하기? 
--> 2) 0.48 (상)

단 5번) 57.4% (하)
단 6번) 다차원 척도법(상)
단 7번) 와드연결법(중)
단 8번) 정상성(중)
단 9번) 정지규칙(중)
단 10번) 향상도 (상)