빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 탐색 (2과목) 문제은행

1 텍스트에서 긍정·부정·중립 등 감성 극성을 자동으로 분류하는 자연어 처리 기법이다. 2 텍스트 내 개인·장소·기관 등 고유명사를 인식하고 분류하는 기법이다. 3 문서 집합에서 잠재 주제를 확률적으로 추출하는 기법이다. 4 두 텍스트 간의 의미적 유사도를 코사인 거리로 계산하는 기법이다.

1 IQR 기반 이상값 탐지 2 z-점수 이상값 탐지 3 Isolation Forest 4 DBSCAN

1 두 변수의 값 대신 순위(rank)를 이용해 단조 관계를 측정하는 비모수 상관계수로, 이상값에 강건하다. 2 두 연속형 변수의 선형 관계를 정규분포 가정 하에 측정하는 모수 상관계수다. 3 범주형 변수 간 독립성을 검정하는 비모수 통계량이다. 4 두 변수의 공분산을 각 표준편차의 곱으로 나눈 정규화된 통계량이다.

1 윈저라이징 2 트리밍 3 정규화 4 로그 변환

1 연관 규칙 분석 2 군집 분석 3 로지스틱 회귀 4 요인 분석

1 시계열이나 정렬된 데이터에서 인접 관측값을 이용해 결측 지점의 값을 추정하는 방법으로, 선형·다항식·스플라인 보간이 있다. 2 결측값이 있는 레코드를 모두 제거하는 방법이다. 3 결측값을 해당 변수의 최빈값으로 채우는 방법이다. 4 여러 대체 데이터셋을 생성해 불확실성을 반영하는 방법이다.

1 모수는 모집단의 특성을 나타내는 고정된 값이고, 통계량은 표본에서 계산한 추정값으로 표본마다 다르다. 2 모수는 표본에서 계산한 추정값이고, 통계량은 모집단 전체를 이용한 고정값이다. 3 모수는 연속형 변수에만 적용되고, 통계량은 범주형 변수에 적용된다. 4 모수는 비모수 검정에서 사용되고, 통계량은 모수 검정에서 사용된다.

1 여러 변수의 모든 쌍에 대해 산점도를 한 화면에 행렬 형태로 배치해 변수 간 관계를 동시에 탐색하는 시각화 기법이다. 2 단일 변수의 분포를 여러 집단 별로 나란히 비교하는 시각화 기법이다. 3 시계열 데이터의 추세·계절·잔차를 분해해 보여주는 시각화 기법이다. 4 대용량 데이터를 샘플링 후 지도 위에 밀도로 표현하는 기법이다.

1 다중공선성 2 이분산성 3 자기상관 4 과적합

1 단어 빈도·TF-IDF·워드 클라우드 등으로 텍스트 내 주요 키워드와 어휘 분포를 파악하는 비정형 데이터 탐색 과정이다. 2 이미지 픽셀값의 히스토그램으로 밝기 분포를 분석하는 탐색 과정이다. 3 시계열 텍스트 로그에서 자기상관으로 반복 패턴을 찾는 탐색 과정이다. 4 범주형 텍스트 변수를 원핫 인코딩해 모델 입력으로 변환하는 과정이다.