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[빅분기 모의고사] 2과목 - 빅데이터 탐색 · 시험지
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1 / 10문제
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Q1.
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
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정답
4
💡 해설
최빈값(Mode)은 데이터의 중심 경향(Central Tendency) 지표다.
🤔
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Q2.
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
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3
💡 해설
교차 표(Contingency Table)를 활용하여 빈도의 차이가 유의미한지 검정한다.
🤔
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→
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Q3.
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
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3
💡 해설
의미 없는 큰 값으로 일괄 대체하면 데이터의 분포와 통계량이 왜곡될 수 있다.
🤔
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→
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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.
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정답
3
💡 해설
PCA는 차원 축소 및 다중공선성 해결을 위해 주로 사용된다.
🤔
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Q5.
변수 선택(Feature Selection) 방법 중 모든 변수의 조합을 테스트하여 최적을 찾는 방식은?
1
① 전진 선택법 (Forward Selection)
2
② 후진 제거법 (Backward Elimination)
3
③ 모든 가능한 조합 테스트 (Exhaustive Search)
4
④ 벌점화 회귀
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3
💡 해설
변수 개수가 많으면 계산 복잡도가 매우 커지지만 최적의 조합을 찾을 수 있다.
🤔
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Q6.
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.
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2
💡 해설
표준화(Standardization)를 거친 데이터의 이론적 분포다.
🤔
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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
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1
💡 해설
터키(Tukey) 스타일의 이상치 판단 표준 방식이다.
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Q8.
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
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2
💡 해설
최솟값을 0, 최댓값을 1로 매핑하여 피처의 스케일을 맞춘다.
🤔
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Q9.
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
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2
💡 해설
소수 클래스의 데이터를 인접 데이터를 활용해 가상으로 생성하여 균형을 맞춘다.
🤔
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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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2
💡 해설
예를 들어 상위 1% 값을 99% 백분위수 값으로 고정하는 방식이다.
🤔
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채점 및 종료
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