[빅데이터 분석기사] 빅분기 실기 단답형 연습문제 (6)

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1. 결측값을 얻어진 자료의 평균값으로 대치하여 불완전한 자료를 완전한 자료로 만들어 분석을 진행하는 방법은?

 

평균 대치법

 

@참고

- 완전 대치법: 결측값이 포함된 행은 완전히 무시하고 분석을 진행

- 단순 확률 대치법: 평균값을 토대로 추정된 자료에 적절한 확률값을 부여하여 결측값을 대치

- 다중 대치법: 결측값을 다양한 방법으로 대치하여 만들어 낸 여러 개의 자료를 이용하여 분석 

 

 

2. 자바 소프트웨어 프레임워크로, 여러 대의 서버에 데이터를 저장하고 저장된 각 서버에서 동시에 데이터를 처리함으로써 대량의 자료의 분산 저장과 분석을 가능하게 하는 분산 컴퓨팅 솔루션을 뜻하는 용어는?

 

하둡(Hadoop)

 

@참고

- 맵 리듀스: 하둡의 서브 프로젝트로써, 대용량의 데이터를 분산, 병렬 컴퓨팅 환경에서 처리하기 위해 제작된 데이터 처리 모델

- HDFS: 하둡 파일 시스템. 하둡의 대용량 파일을 분산된 서버에 저장하고, 저장된 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하는 파일 시스템

 

 

3. 인공신경망에서 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수는?

 

활성화 함수

 

 

4. 모델이 훈련 데이터에 너무 적합한 상태가 되어 일반성이 감소되고 새로운 데이터에 대한 예측의 정확성이 떨어지는 현상은?

 

과대 적합(Overfitting)

 

@참고

- 과소 적합(Underfitting): 모델이 훈련 데이터의 규칙을 제대로 찾지 못하여 모델의 성능이 낮게 나오는 현상

 

 

5. 연관성 분석 시 규칙이 우연히 발생한 것인지를 판단하기 위해, 거래 간 연관성 정도를 측정하는 지표는?

 

향상도(Lift)

 

@참고   

- 지지도: A와 B를 동시에 포함하는 거래의 비율

- 신뢰도: A 거래 중 B가 포함되어 거래된 비율

 

지지도, 신뢰도, 향상도 구하기: [빅데이터 분석기사] 지지도, 신뢰도, 향상도 구하기 (tistory.com)

 

 

6. 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 하나의 데이터가 주어졌을 때 그 주변의 데이터들을 탐색하여 가장 많은 데이터가 포함되어 있는 범주로 분류하는 방식은? 

 

KNN(K-최근접 이웃)

 

@참고

- 유클리드 거리(Euclidean Distance): 점과 점 사이의 직선거리

- 맨해튼 거리(Manhattan Distance): 점과 점 사이의 X축, Y축을 따라 간 거리

 

 

7. 개체들 사이의 유사성, 비유사성을 측정하여 개체들을 2차원 공간 상에 점으로 표현하여 개체들 사이의 군집화를 시각적으로 표현할 수 있는 분석법은?

 

다차원 척도법(MDS, MultiDimensional Scaling)

 

 

8. 표준 편차를 산술 평균으로 나눈 값으로, 측정 단위가 서로 다른 자료를 비교할 때 사용하며, 상대적 산포도를 비교하는 척도는?

 

변동 계수(CV, Coefficient of Variance) or 상대 표준 편차(RSD, Relative Standard Deviation)

 

 

9. 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해주는 데이터를 뜻하는 용어는?

 

메타 데이터

 

 

10. 원천 데이터로부터 필요한 데이터를 추출하여 데이터 웨어하우스에 맞게 변환하여 적재하는 과정은?

 

ETL (Extract, Transform, Load)

 

 

 

* 연습문제 더보기

빅분기 실기 단답형 연습문제 (1) : https://jooona.tistory.com/222
빅분기 실기 단답형 연습문제 (2) : https://jooona.tistory.com/223
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 (7):  https://jooona.tistory.com/228

 

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