데이터분석준전문가 썸네일형 리스트형 [ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 분석마스터 플랜 기출문제 1. 다음 중 분석 마스터 플랜 수립에서 과제 우선순위 결정과 관련한 내용으로 부적절한 것은? ① ROI 관점에서 투자비용 요소의 3V와 비즈니스 요소의 1V를 활용하여 우선순위를 결정한다. ② 분석 과제 우선순위 결정에 고려할 사항에는 전략적 중요도, ROI, 실행 용이성이 있다. ③ 적용 기술의 안전성 검증요소는 투자 용이성의 평가이다. ④ 전략적 중요도는 전략적 필요성과 시급성의 두 가지 요소로 선별한다. ※ 정답 : 3번 – 기술용이성을 평가하는 것 2. 아래 포트폴리오 사분면에서 시급성을 중시할 때 분석과제 우선순위로 바르게 연결된 것은? ① Ⅲ→Ⅳ→Ⅱ ② Ⅲ→Ⅰ→Ⅱ ③ Ⅰ→Ⅱ→Ⅲ ④ Ⅱ→Ⅳ→Ⅰ ※ 정답 : 1번 3. 다음 중 ROI 관점에서의 과제 우선순위 평가에 대해 잘못 설명하고 있는 것은.. 더보기 [ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 분석마스터 플랜 요약 1. 분석마스터 플랜 ㅇ 하나의 프로젝트를 수행하기 위한 전체 설계도이며, 분석 프로젝트의 체계적인 관리와 더불어 역량 내재화를 통해 중장기적 관점에서 지속적으로 문제를 해결하는 것으로 목표로 함 ㅇ 분석 마스터 플랜은 분석 대상이 되는 과제를 도출하고, 우선순위를 평가하여 단기적인 세부 이행 계획과 중장기적인 로드맵을 작성 ㅇ 분석 로드맵의 과제들이 잘 수행되도록 하기 위해서는 분석 거버넌스 체계 수립이 필요하다. 분석 거버넌스 역량을 높이기 위해 현재 분석 수준이 어떤지 살펴보는 분석 성숙도 측정이 필요하다. 2. 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크 ㅇ 발굴된 분석 과제에 대한 우선순위 결정 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과, ROI, 실행용이성 ㅇ 발굴된 분석 과제의 적용 범위와 방식을 결정 후 이행.. 더보기 [ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 데이터분석 기획 Part2 기출문제 1. 다음 중 상향식 접근법에 대한 설명으로 부적절한 것은 무엇인가? ① 문제가 불명확한 경우 무엇을 분석해야 할지 찾기 위한 접근법이다. ② 프로토타이핑 접근법은 상향식 접근법 중 하나이다. ③ 비즈니스 모델 기반 문제 탐색 시 고객, 업무, 제품, 지원 인프라, 규제 및 감사의 5가지 블록 관점에서 문제를 탐색한다. ④ 무엇을 어떻게 분석해야 할지 모르는 ‘발견’에서 ‘통찰’로 넘어가는 Buttom Up 수행 방법이다. ※ 정답 : 3번 – 하향식 접근법의 1단계 문제탐색 방법 2. 다음 중 지도학습의 예시로 부적절한 것은 무엇인가? ① 강아지사진 100장과 고양이 사진 100장을 통해 규칙을 찾고 새로운 사진이 고양이인지 강아지인지 판별 ② 고객별 장바구니 속 구매 아이템으로부터 새로운 규칙을 발견.. 더보기 [ADsP] (2과목) 데이터분석 기획 - 데이터분석 기획 Part 2 요약 1. 분석과제 발굴 ㅇ 문제가 주어진 상태에서 답을 구하는 하향식 접근방식이 전통적으로 수행되었던 분석과제발굴 ㅇ 대규모의 다양한 데이터를 생성하고 빠르게 변하는 기업 환경에서는 문제 자체의 변화가 심해 문제를 사전에 정의하는 것이 어려워지고 있다. 데이터를 활용하여 생각하지 못했던 인사이트를 도출하고, 시행착오를 통해서 개선해 가는 상향식 접근방식이 점차 증가하고 있는 추세이다. ㅇ 최적의 의사결정은 두 접근방식이 상호보완 관계에 있을 때 가능하다. 2. 디자인씽킹 ㅇ 넓은 의미에서 디자이너 사고 방식을 의미. 간단하게 말하면 디자이너처럼 생각하자. 디자이너는 시작 단계에서 대상을 자세히 관찰하고, 그 상황이나 대상에 공감함으로써 많은 가능성과 아이디어를 생각한다. 그 이후 많은 아이디어를 내고 다시 .. 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 이전 1 2 3 다음
