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QUIZ · 문제 풀이
ADsP 2과목: 데이터 분석 기획 핵심 50제
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Q1.
빅데이터 분석 마스터플랜의 최종 목적은?
1
① 데이터 기반 의사결정 문화 정착 및 가치 창출
2
② 보고서 개수 채우기
3
③ 비싼 소프트웨어 구매
4
④ 직원 해고
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(₩)
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💡 해설
결국 데이터를 도구 삼아 더 나은 결정을 내리는 문화를 만드는 것이 궁극적 지향점입니다.
🤔
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Q2.
분석 과제 발굴 방식 중 'Bottom-Up' 방식이 적합한 경우는?
1
① 목표가 뚜렷할 때
2
② 기존에 없던 새로운 가치를 창출하고 싶을 때
3
③ 경영진의 지시에 따를 때
4
④ 예산이 부족할 때
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💡 해설
데이터를 먼저 보고 그 안에서 가능성을 찾는 방식(Discovery)입니다.
🤔
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Q3.
분석 거버넌스 체계의 구성 요소가 아닌 것은?
1
① 조직 (Organization)
2
② 인력 (People)
3
③ 프로세스 (Process)
4
④ 인테리어 (Interior)
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(₩)
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💡 해설
조직, 인력, 프로세스, 시스템, 데이터가 거버넌스의 5개 핵심 영역입니다.
🤔
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Q4.
성공적인 데이터 분석 팀(CoE)의 특징이 아닌 것은?
1
① 비즈니스 부서와의 유기적 협업
2
② IT 부서와의 원활한 소통
3
③ 데이터만 보고 현장에 나가지 않음
4
④ 도메인 지식의 확보
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💡 해설
현장의 소리를 듣지 않는 분석은 '탁상공론'이 되기 쉽습니다.
🤔
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Q5.
포트폴리오 사분면 분석에서 우선순위가 가장 높은 영역은?
1
① 전략적 중요도가 높고 실행 용이성이 높은 것
2
② 중요도는 낮으나 용이성이 높은 것
3
③ 중요도는 높으나 실행이 어려운 것
4
④ 둘 다 낮은 것
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(₩)
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💡 해설
효과가 크고 당장 할 수 있는 것을 1순위로 잡습니다.
🤔
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Q6.
디자인 씽킹(Design Thinking)의 '더블 다이아몬드' 프로세스 중 수렴 단계는?
1
① 발견 (Discover)
2
② 정의 (Define)
3
③ 발전 (Develop)
4
④ 전달 (Deliver)
정답 처리
(₩)
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💡 해설
발산(Discover) 후 문제를 좁히는(Define) 과정이 첫 번째 다이아몬드입니다 (Define과 Deliver가 수렴 단계).
🤔
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Q7.
분석 성숙도(Maturity) 모델 중 최고 단계인 '확산' 단계의 특징은?
1
① 부서별로 도입함
2
② 데이터 사이언스가 전사적으로 확산됨
3
③ 이제 막 시작함
4
④ 외부에 맡김
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(₩)
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💡 해설
도입 -> 활용 -> 확산 -> 최적화 순으로 발전하며, 전사적 적용이 확산의 특징입니다.
🤔
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Q8.
분석 조직의 구조 중 '분산 구조'의 특징은?
1
① 분석 전담 조직이 없음
2
② 분석 인력이 현업 부서에 배치됨
3
③ 중복 투자의 위험이 없음
4
④ 통제가 용이함
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(₩)
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💡 해설
각 부서에 분석가를 보내서 현장감 있는 분석을 꾀하는 구조입니다.
🤔
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Q9.
분석 프로젝트에서 '위험 관리(Risk Management)' 전략 중 가장 적절한 것은?
1
① 위험은 절대 발생하지 않을 것이라 믿는다.
2
② 발생 가능성과 충격도를 분석해 대응 우선순위를 정한다.
3
③ 위험이 발견되면 팀을 해체한다.
4
④ 분석 결과를 위험에 맞춘다.
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💡 해설
미리 대응 방안을 마련하는 것이 관리의 정석입니다.
🤔
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Q10.
데이터 사이언스 프로젝트에서 '애자일(Agile)' 방법론이 선호되는 이유는?
1
① 요구사항이 변하기 쉽고 빠른 피드백이 중요하기 때문
2
② 끝까지 계획을 안 세워도 되기 때문
3
③ 보고를 안 해도 되기 때문
4
④ 컴퓨터가 빠르기 때문
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(₩)
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💡 해설
한 번에 다 만드는 대신 조금씩 만들어 검증하며 발전시키는 방식이 데이터 분석에 적합합니다.
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채점 및 종료
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