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QUIZ · 문제 풀이
ADsP 2과목: 데이터 분석 기획 핵심 50제
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1 / 10문제
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Q1.
분석 성과 지표(KPI) 설정 시 'SMART' 원칙의 'R'은?
1
① Relevant (비즈니스와 연관된)
2
② Rapid (빠른)
3
③ Rich (풍부한)
4
④ Red (빨간)
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(₩)
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💡 해설
Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound.
🤔
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Q2.
빅데이터 분석 단계 중 '시스템 구현'이 포함되는 단계는?
1
① 분석 기획
2
② 데이터 준비
3
③ 데이터 분석
4
④ 시스템 구현
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(₩)
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💡 해설
실제 서비스에 적용하기 위해 IT 시스템으로 만드는 단계가 별도로 존재합니다.
🤔
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Q3.
분석 과제 발굴 방식 중 'Top-Down' 방식의 특징은?
1
① 현장의 데이터로부터 문제를 발견함
2
② 전략적 중요도가 높은 상위 문제를 구체화함
3
③ 실무자의 아이디어에 의존함
4
④ 새로운 기술 시도 위주임
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(₩)
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💡 해설
위에서 아래로, 즉 전략과 목표로부터 해야 할 일을 도출하는 방식입니다.
🤔
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Q4.
CRISP-DM의 '평가' 단계에서 결과가 비즈니스 목적을 달성하지 못한 경우 돌아가는 단계는?
1
① 비즈니스 이해
2
② 데이터 이해
3
③ 모델링
4
④ 없음
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(₩)
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💡 해설
목표 자체가 잘못되었을 수 있으므로 맨 처음 단계로 돌아가 재검토합니다.
🤔
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Q5.
분석 방법론의 생성 과정으로 옳은 것은?
1
① 암묵지 -> 형식지 -> 암묵지 -> 형식지
2
② 형식지 -> 암묵지 -> 형식지 -> 암묵지
3
③ 암묵지 -> 내면화 -> 공통화
4
④ 형식지 -> 연결화 -> 형상화
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(₩)
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💡 해설
개인의 노하우(암묵지)가 공유(형식지)되고 다시 개인화되는 선순환 과정을 거칩니다.
🤔
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Q6.
ADsP 2과목 합격 전략: ( )와 ( ) 방법론의 단계를 외운다.
1
① KDD / CRISP-DM
2
② ABC / DEF
3
③ CPU / GPU
4
④ HTML / CSS
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(₩)
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💡 해설
두 방법론의 단계별 특징 비교 문제는 점수를 주는 효자 문항입니다.
🤔
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Q7.
분석 방법론의 구성 요소가 아닌 것은?
1
① 절차 (Procedure)
2
② 방법 (Methods)
3
③ 도구와 기법 (Tools & Techniques)
4
④ 서버 하드웨어 성능 (Hardware)
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(₩)
복습 큐
💡 해설
방법론은 절차, 방법, 도구, 기법, 산출물 등으로 구성되는 소프트웨어적 틀입니다.
🤔
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Q8.
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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Q9.
데이터 거버넌스에서 '데이터 품질 관리'의 목적은?
1
① 정확하고 일관된 데이터 유지
2
② 데이터 무단 유출
3
③ 저장 공간 절약만 추구
4
④ 모든 데이터 삭제
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(₩)
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💡 해설
품질이 나쁜 데이터로는 쓸모 있는 분석 결과를 낼 수 없습니다.
🤔
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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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