위퀴즈(WeQuiz)

Q1. 데이터 정규화 기법 중 특정 범위를 [0, 1] 사이로 변환하는 방식은?

1 ① Z-Score 정규화 2 ② Min-Max 정규화 (최대-최소 정규화) 3 ③ 로그 변환 4 ④ 제곱근 변환

Q2. 데이터 전처리 과정 중 결측값(Missing Value)을 처리하는 방법으로 틀린 것은?

1 ① 해당 행 전체 삭제 2 ② 전체 평균값으로 대체 3 ③ 임의의 큰 값(9999 등)으로 일괄 대체 4 ④ 선형 회귀 등을 이용한 예측값으로 대체

Q3. 표준 정규 분포(Z-분포)의 특징은?

1 ① 평균이 1, 분산이 0이다. 2 ② 평균이 0, 표준편차가 1이다. 3 ③ 데이터가 항상 양수다. 4 ④ 주사위 눈금 분포와 같다.

Q4. 주성분 분석(PCA)의 목적으로 가장 옳은 것은?

1 ① 데이터의 행(관측치) 수를 줄인다. 2 ② 변수 간의 가중치를 무작위로 섞는다. 3 ③ 상관관계가 있는 고차원의 데이터를 서로 독립적인 저차원 데이터로 축소한다. 4 ④ 결측값을 예측하여 채운다.

Q5. 다중공선성(Multicollinearity)을 확인하기 위한 지표는?

1 ① VIF (Variance Inflation Factor) 2 ② AIC 3 ③ BIC 4 ④ P-value

Q6. 탐색적 데이터 분석(EDA)의 주된 목적이 아닌 것은?

1 ① 데이터의 요약 정보를 파악한다. 2 ② 잠재적인 오류를 발견한다. 3 ③ 변수 간의 관계를 파악한다. 4 ④ 곧바로 예측 모델을 최종 확정한다.

Q7. 이상치(Outlier)를 판단하는 기준 중 사분위수 범위(IQR)를 활용할 때, 일반적인 이상치 기준은?

1 ① Q3 + 1.5 * IQR 보다 크거나 Q1 - 1.5 * IQR 보다 작은 값 2 ② Q3 + 3.0 * IQR 보다 큰 값 3 ③ 평균에서 표준편차의 1배 이상 떨어진 값 4 ④ 단순히 최댓값

Q8. 데이터셋의 불균형(Imbalanced Data)을 해결하기 위한 오버샘플링(Oversampling) 기법은?

1 ① 데이터 삭제 2 ② SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 3 ③ 언더샘플링 4 ④ 주성분 분석

Q9. 카테고리형(범주형) 변수를 수치형 변수로 변환하는 기술로, 각 범주를 새로운 컬럼(0 또는 1)으로 만드는 기법은?

1 ① 레이블 인코딩 2 ② 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding) 3 ③ 스케일링 4 ④ 주성분 추출

Q10. 데이터 전처리 시 수치형 변수의 이상치를 제거하지 않고, 특정 범위 내 값으로 바꾸는 처리는?

1 ① 제거 (Deletion) 2 ② 윈저라이징 (Winsorising) / 클리핑 3 ③ 무작위 대체 4 ④ 평균 대체

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