위퀴즈(WeQuiz)

객관식

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

① Q3 + 1.5 * IQR 보다 크거나 Q1 - 1.5 * IQR 보다 작은 값

② Q3 + 3.0 * IQR 보다 큰 값

③ 평균에서 표준편차의 1배 이상 떨어진 값

④ 단순히 최댓값

객관식

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

① 데이터 삭제

② SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)

③ 언더샘플링

④ 주성분 분석

객관식

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

① 해당 행 전체 삭제

② 전체 평균값으로 대체

③ 임의의 큰 값(9999 등)으로 일괄 대체

④ 선형 회귀 등을 이용한 예측값으로 대체

객관식

4. 주성분 분석(PCA)의 목적으로 가장 옳은 것은?

① 데이터의 행(관측치) 수를 줄인다.

② 변수 간의 가중치를 무작위로 섞는다.

③ 상관관계가 있는 고차원의 데이터를 서로 독립적인 저차원 데이터로 축소한다.

④ 결측값을 예측하여 채운다.

객관식

5. 기술 통계량 중 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 '산포도' 지표가 아닌 것은?

① 분산

② 표준편차

③ 사분위수 범위(IQR)

④ 최빈값

객관식

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

① 레이블 인코딩

② 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)

③ 스케일링

④ 주성분 추출

객관식

7. 변수의 분포가 한쪽으로 심하게 치우쳐 있을 때(Skewed), 이를 완화하기 위한 변환법은?

① 표준화

② 로그 변환 (Log Transformation)

③ 원-핫 인코딩

④ 주성분 분석

객관식

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

① 제거 (Deletion)

② 윈저라이징 (Winsorising) / 클리핑

③ 무작위 대체

④ 평균 대체

객관식

9. 변수 선택(Feature Selection) 방법 중 모든 변수의 조합을 테스트하여 최적을 찾는 방식은?

① 전진 선택법 (Forward Selection)

② 후진 제거법 (Backward Elimination)

③ 모든 가능한 조합 테스트 (Exhaustive Search)

④ 벌점화 회귀

객관식

10. 데이터 샘플링 방법 중 모집단을 겹치지 않는 층으로 나누고 각 층에서 무작위 추출하는 방식은?

① 단순 무작위 샘플링

② 층화 샘플링 (Stratified Sampling)

③ 군집 샘플링

④ 계통 샘플링

[빅분기 모의고사] 2과목 - 빅데이터 탐색 · 시험지