위퀴즈(WeQuiz)

Q1. 변수의 분포가 한쪽으로 심하게 치우쳐 있을 때(Skewed), 이를 완화하기 위한 변환법은?

1 ① 표준화 2 ② 로그 변환 (Log Transformation) 3 ③ 원-핫 인코딩 4 ④ 주성분 분석

Q2. 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

Q3. 다중공선성(Multicollinearity)을 확인하기 위한 지표는?

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

Q4. 기술 통계량 중 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 '산포도' 지표가 아닌 것은?

1 ① 분산 2 ② 표준편차 3 ③ 사분위수 범위(IQR) 4 ④ 최빈값

Q5. 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

Q6. 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

Q7. 두 범주형 변수 간의 독립성을 확인하기 위해 주로 수행하는 통계적 분석은?

1 ① T-Test 2 ② ANOVA (분산 분석) 3 ③ 카이제곱 검정 (Chi-square Test) 4 ④ 피어슨 상관계수

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. 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.

Q10. 데이터 탐색 기법 중 변수의 분포와 이상치를 시각적으로 한눈에 파악하기 좋은 그래프는?

1 ① 히스토그램 2 ② 박스 플롯 (Box Plot) 3 ③ 산점도 4 ④ 꺾은선 그래프

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