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자격증공부

[ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 데이터분석 기획 Part1 기출문제 1. 다음 중 분석을 수행하기에 앞서 고려해야 할 요소로 부적절한 것은? ① 유사한 분석 케이스 확보 ② 분석 장애 요소 파악 ③ 활용 가능한 데이터의 파악 ④ 요구되는 분석 기법의 파악 ※ 정답 : 4번 - 가용 데이터 여부, use case 탐색, 장애 요소 파악 2. “장기적인 마스터플랜 방식”에 비하여 “과제 중심적인 접근 방식”의 특징으로 가장 적절하지 못한 것은? ① Quick & Win ② Speed & Test ③ Problem Solving ④ Accuracy & Deploy ※ 정답 : 4번 - 장기적 지속적 분석 문화 내재화, 마스터 플랜 3. 다음 중 분석 대상(What)을 알고 분석 방법(How)을 알고 있는 경우 무엇을 목적으로 접근해야 하는가? ① 통찰 ② 발견 ③ 최적화 ④ .. 더보기
[ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 데이터분석 기획 Part 1 요약 1. 분석주제 유형 ㅇ 분석 대상 및 방법에 따라 구분하며, 분석 주제 및 기법 특성상 아래 4가지 유형은 서로 융합적으로 반복하게 됨. - Optimization : 분석 대상 및 분석 방법을 이해하고 현 문제를 최적화 형태로 수행 - Solution : 분석과제는 수행되고 분석방법을 알지 못할 경우 솔루션을 찾는 방식으로 분석과제 수행 - Insight : 분석 대상이 불분명하고 분석방법을 알고 있는 경우 인사이트 도출 - Discovery : 분석대상, 방법을 모른다면 발견을 통해 분석대상 자체를 새롭게 도출 분석방법 분석대상 Known Un-Kown Known 최적화(Optimization) 통찰력(Insight) Un-Known 해결책(Solution) 발견(Discovery) 2. 목표 시점별.. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 전략 인사이트와 데이터사이언스 기출문제 1. 다음 중 데이터 사이언스에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? ① 분석적 영역, IT 영역, 비즈니스 영역으로 나누어 볼 수 있다. ② 강력한 호기심은 데이터 사이언티스트의 중요한 특징이다. ③ 과학적 분석과정에서는 가정과 인간의 해석은 개입 되어선 안된다. ④ 데이터 사이언스는 정형 데이터, 비정형 데이터를 막론하고 데이터로부터 가치를 찾는 것을 목표로 한다. ※ 정답 : 3번 – 어떻게 활용할지는 인간의 해석에 따라 상이하므로 인간의 해석은 필수 2. 다음 설명 중 틀린 것은 무엇인가? ① 데이터 사이언티스트의 중요한 핵심요소로는 강력한 호기심을 들 수 있다. ② 시간의 흐름에 따라 단순 세계화에서 복잡 세계화로 변화하였다. ③ 분석을 수행하고 결과를 해석하는데 있어서 인간의 개입은 필수이다. .. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 전략 인사이트와 데이터사이언스 요약 1. 빅데이터 열풍과 전략적 인사이트 ㅇ 빅데이터 분석은 데이터에서 가치, 즉 통찰을 끌어내는 것이 성과 창출 관건 - 데이터 최적화 능력이 최고의 가치를 창출하는 것은 아니고 가치에 적합한 분석이 중요 ㅇ 일차적 분석을 통해 해당부서, 업무영역 효과를 얻을 수 있지만 일차적인 분석은 태생적으로 업계 내부의 문제에만 초점을 두고 있음. 전략적 인사이트, 가치 기반을 위해 인구/경제/고객니즈 변화를 고려해야 함. 즉, 업계 상황에 한정해서 바라보지 말고 더 넓은 시야에서 차별화를 고려해야 함 ㅇ 데이터분석은 대상을 모델범위 외 요인들을 판단하게 되면 분석 모델의 정확성에 위험 동반 2. 데이터사이언스/데이터마이닝/통계학 ㅇ 데이터사이언스 : 데이터로부터 의미있는 정보를 추출 ㅇ 통계학이 정형화된 실험 데이.. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 데이터의 가치와 미래 기출문제 1. 다음 중 빅데이터의 일반적인 특징 3V와 그 설명이 부적절한 것은 무엇인가? ① VOLUME – 데이터 양의 증가 ② VARIETY – 데이터 유형의 증가 ③ VELOCITY – 데이터 생성 속도 및 처리 속도의 증가 ④ VALUE – 데이터로부터 도출되는 가치의 증가 ※ 정답 : 4번 2. 다음 중 빅데이터분석에 경제성을 제공해 준 결정적인 기술로 가장 적절한 것은? ① 텍스트마이닝 ② 클라우드컴퓨팅 ③ 저장장치 비용의 지속적인 하락 ④ 스마트폰의 급속한 확산 ※ 정답 : 2번 3. 다음 중 빅데이터에 의한 변화로 잘못 연결된 것은 무엇인가? ① 사전처리에서 사후처리로의 변화 ② 표본조사에서 전수조사로의 변화 ③ 데이터의 양보다 질을 중시하는 변화 ④ 인과관계에서 상관관계로의 변화 ※ 정답 : 3.. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 데이터의 가치와 미래 1. 빅데이터 특징(3V) ㅇ Volume 크기 : 생성되는 모든 데이터 수집, 데이터양의 증가 ㅇ Variety 다양성 : 정형화된 데이터를 넘어 텍스트, 오디오, 비디오 등 모든 유형 데이터를 분석 ㅇ Velocity 속도 : 데이터의 생성속도 및 처리 속도 증가 2. 빅데이터 출현 배경 ㅇ 없었던 것이 새로 등장한 것이 아니라 기존의 데이터, 처리방식, 다루는 사람과 조직 차원에서 일어나는 변화를 의미 - 산업계 :고객 데이터의 증가 및 각종 유형의 사건 데이터 증가, 양질 전환 법칙으로 데이터 양이 많을수록 이익으로 연결된다. - 학계 : 컴퓨터 공학, 인공지능학과 같이 데이터를 다루는 학문 증가 - 기술발전 : 데이터를 다루기 위한 기술 발전으로 클라우드 컴퓨팅 활용, 디지털화, 새로운 데이터 .. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 데이터의 이해 기출문제 1. 다음 중 데이터의 유형이 다른 한가지는 무엇인가? ① CSV 파일 ② HTML 파일 ③ 엑셀 파일 ④ 관계형 데이터베이스 ※ 정답 : 2번 2. 다음 중 지식의 유형이 다른 한가지는 무엇인가? ① ADsP 자격증 시험을 위한 기출문제를 정리한 문제집 ② 축구선수가 공을 멀리 차기 위한 몸놀림 ③ 김치를 맛있게 담그는 어머님의 손맛 ④ 속기사가 1분에 320자를 입력하기 위한 기술 ※ 정답 : 1번(형식지) / 2,3,4(암묵지) 3. 다음 중 암묵지와 형식지의 상호작용과 관련 없는 것은? ① 추상화 ② 공통화 ③ 내면화 ④ 표출화 ※ 정답 : 1번 4. 다음 중 객관적인 사실을 의미하는 데이터로부터 얻을 수 없는 것은? ① 지혜 ② 정보 ③ 지식 ④ 도형 ※ 정답 : 4번 5. 아래 제시된 데이터양.. 더보기
[ADsP] (1과목) 데이터 이해 - 데이터의 이해 1. 데이터 정의 ㅇ 존재적 특성 : 가공되지 않은 있는 그대로의 객관적 사실 ㅇ 당위적 특성 : 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거 * 데이터는 다른 객체와 상호관계일 때 가치 있으며, 객관적 사실로 개별 데이터는 중요하지 않다. 2. 데이터 유형 ㅇ 정성적 : 양으로 표현 불가능한 질적 자료로 언어, 문자 등 형태와 형식이 정해져 있지 않고, 비정형 데이터로 저장, 분석에 시간과 비용 필요 (ex. 설문조사 주관식 응답, 문자, 언어, 음성메시지, 그림문자, 트위터, 페이스북 등) ㅇ 정량적 : 양으로 표현이 가능한 양적 데이터로 데이터양이 증가하더라도 저장, 분석 용이 (ex. 수치, 기호, 도형, 온도, 풍속, 강수량 등) 3. 데이터 유형 분류 ㅇ 정형 : 정형화된 구조가 있으며 연산 가능,.. 더보기