[빅데이터 분석기사] 빅분기 실기 단답형 연습문제 (2)

각 문제의 정답은 바로 문제 별로 하단에 존재하는 [더보기]를 누르시면 확인할 수 있습니다.

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1. 동일한 조사에서 비슷한 성향을 가진 다른 응답 대상자로부터 얻은 자료를 이용해 결측치를 대체하는 방법은?

 

핫 덱(Hot Deck) 

 

@참고

- 콜드 덱(Cold Deck): 결측치를 현재 진행 중인 연구가 아닌 외부 출처 또는 이전의 비슷한 연구에서 가져와서 대체

 

 

2. 방대한 양의 데이터를 그림, 숫자, 차트 등을 사용하여 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 시각화 방법은? 

 

인포그래픽

 

 

3. 데이터 웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할을 하는 비교적 작은 규모의 데이터 웨어하우스를 뜻하는 용어는?

 

데이터 마트

 

 

4. 인터넷을 통해 파일을 전송하는 방법으로, TCP/IP를 기반으로 서버와 클라이언트 사이의 파일 전송을 위한 프로토콜은?

 

FTP(File Transfer Protocol)

 

 

5. 회사 등의 조직이 회계, 조달, 프로젝트 관리, 리스크 관리 등 일상적인 비즈니스 활동을 자동화하고 관리하는 데 사용하는 통합 관리 소프트웨어 시스템은?

 

ERP (전사적 자원 관리)

 

 

6. Neural Network를 경량화하기 위하여 중요도가 떨어지는 뉴런을 잘라내는 방법은?

 

가지치기 (Pruning)

 

 

7. 웹페이지, 블로그, 이메일 등 전자 문서로 된 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하여 분석하는 기법은?

 

텍스트 마이닝

 

@참고

- 오피니언 마이닝: 사용자가 게재한 주관적 의견 또는 감정을 분석

- 웹 마이닝: 웹 자원으로부터 의미 있는 패턴을 발견 또는 분석

 

 

8. 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 배깅과 부스팅보다 더 많은 무작위성을 부여한 다수의 결정 트리(Dicision Tree)를 선형 결합하여 결과를 얻어내는 방법은?

 

랜덤 포레스트

 

 

9. 시계열 데이터를 활용한 모형을 수립하는데 활발히 적용되고 있는 모형으로, 현재 데이터가 과거 백색 잡음의 선형 가중합으로 구성되며, 항상 정상성을 만족하는 특징이 있는 이 모형의 이름은?

 

이동평균모형(MA, Moving Average)

 

@참고

- 자기회귀모형(AR): p 시점 전의 자료가 현재 자료에 영향을 주는 모형. 과거 데이터와의 자기 상관성을 분석.

- 자기회귀이동평균모형(ARMA): AR과 MA를 섞은 모형으로, AR과 MA 두 가지 관점에서 과거의 데이터를 사용.   

- 자기회귀누적이동평균모형(ARIMA): ARMA와 비슷하지만 과거 데이터의 선형 관계 뿐 아니라 추세까지 고려한 모형.

 

- 백색 잡음: 평균이 0, 분산은 유한한 상수인 확률 분포로부터 서로 상관되지 않게 무작위로 샘플을 추출한 이산 신호. 

- 확률 보행: 단위 보행마다 움직이는 방향 및 보폭이 랜덤한 확률적 현상.

- 단순 확률 보행: 확률 보행의 특별한 경우로, 단위 걸음이 단 두 경우만 있는 경우. 

 

 

10. 기존에 사실이라고 알려진 정보로, 통계학적 증거를 통해 연구자가 타파하고자 하는 가설은?

 

귀무가설

 

@참고

- 대립가설: 귀무가설이 틀렸다고 판단되었을 때, 대안적으로 채택되는 가설

 

 

 

* 연습문제 더보기

빅분기 실기 단답형 연습문제 (1) : https://jooona.tistory.com/222
빅분기 실기 단답형 연습문제 (3) : https://jooona.tistory.com/224
빅분기 실기 단답형 연습문제 (4) : https://jooona.tistory.com/225
빅분기 실기 단답형 연습문제 (5) : https://jooona.tistory.com/226
빅분기 실기 단답형 연습문제 (6):  https://jooona.tistory.com/227
빅분기 실기 단답형 연습문제 (7):  https://jooona.tistory.com/228

 

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