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[빅분기 모의고사] 4과목 - 빅데이터 결과 해석 · 시험지
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Q1.
모델의 성능 지표 중 재현율(Recall)과 정밀도(Precision)의 조화 평균값은?
1
① RMSE
2
② G-Mean
3
③ F1-Score
4
④ AUC
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💡 해설
불균형 데이터셋에서 두 지표의 균형을 나타내는 대표 지표다.
🤔
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Q2.
분석 결과의 해석 오류 중 '우연히 발생한 관계를 인과 관계로 착각하는' 현상은?
1
① 허위 상관 (Spurious Correlation)
2
② 표본 오차
3
③ 데이터 편향
4
④ 과적합
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💡 해설
상관관계가 반드시 인과관계를 의미하지 않으므로 주의가 필요하다.
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Q3.
예측 모델이 실제 결과와 안정적으로 일치하는지 평가하며, 검증용 데이터를 여러 번 나누어 테스트하는 기법은?
1
① 교차 검증 (Cross-validation)
2
② 부스트래핑
3
③ 샘플링
4
④ 오차 분석
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(₩)
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💡 해설
데이터를 K개로 나누어 돌아가며 검증하는 K-폴드 교차검증이 대표적이다.
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Q4.
기술적 분석 결과의 해석 중 통계적 유의미성(P-value < 0.05)이 갖는 의미는?
1
① 결과가 절대적으로 맞다.
2
② 이 결과가 우연히 발생했을 확률이 매우 낮다.
3
③ 분석 모델이 완벽하다.
4
④ 상업적 가치가 매우 높다.
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(₩)
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💡 해설
P-value는 귀무 가설이 참이라는 가정하에 관측된 결과가 나타날 확률이다.
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Q5.
ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic) 아래의 면적을 나타내며, 1에 가까울수록 모델 성능이 우수한 지표는?
1
① Accuracy
2
② Log Loss
3
③ AUC (Area Under the Curve)
4
④ Lift
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(₩)
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💡 해설
이진 분류기 성능을 보여주는 시각적 척도의 수치화 버전이다.
🤔
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Q6.
시각화 기법 중 상자 수염 그림(Box Plot)에서 알 수 없는 정보는?
1
① 중앙값
2
② 사분위수 범위
3
③ 데이터의 구체적인 개수(Count)
4
④ 이상치
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(₩)
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💡 해설
박스 플롯은 분포의 요약 통계량은 보여주지만 개별 포인트의 총 개수는 보여주지 않는다.
🤔
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Q7.
비즈니스 시나리오별로 데이터 분석 결과를 활용할 수 있도록 제시하는 문서는?
1
① 데이터 아웃라인
2
② 분석 서비스 시나리오 정의서
3
③ 소스코드 주석
4
④ 연봉 계약서
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(₩)
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💡 해설
최종 사용자가 분석 결과를 어떻게 활용할지 가이드를 제공한다.
🤔
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Q8.
두 연속형 변수 사이의 관계를 시각화하여 밀집도를 파악하기 좋은 그래프는?
1
① 히트맵 (Heatmap)
2
② 원 그래프
3
③ 계층도
4
④ 트리맵
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(₩)
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💡 해설
격자 형태로 데이터의 빈도나 강도를 색상으로 표현한다.
🤔
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Q9.
분석 결과 시각화 중 '시간의 흐름에 따른 값의 비중 변화'를 누적된 영역으로 보여주는 차트는?
1
① 히트맵
2
② 스택 차트 / 스트림 그래프
3
③ 산점도
4
④ 나이팅게일 차트
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(₩)
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💡 해설
누적 영역 차트는 흐름과 비중을 동시에 파악하기 좋다.
🤔
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Q10.
빅데이터 분석 결과의 사후 관리 항목이 아닌 것은?
1
① 모델 재학습 주기 설정
2
② 정기적 성능 리포트 발행
3
③ 데이터 수집 중단
4
④ 변경 관리 계획
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(₩)
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💡 해설
분석 모델 운영을 위해서는 지속적인 데이터 수집과 관리가 필요하다.
🤔
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