빅데이터분석기사

빅데이터분석기사 예상문제 미리보기

전체 100문항 중 10문항을 과목별로 뽑았어요. 정답과 해설은 눌러서 확인할 수 있습니다.

1. 빅데이터 분석 기획1번 문항
   다음 중 비정형 데이터에 해당하는 것은?
   1. 1.동영상 파일
   2. 2.고정된 스키마를 가진 CSV 파일
   3. 3.행과 열로 구성된 스프레드시트
   4. 4.관계형 데이터베이스의 테이블
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   정답 1번. 동영상 파일

   비정형 데이터는 정해진 구조(스키마)가 없는 데이터로 동영상, 이미지, 자유 텍스트 등이 해당한다. 테이블이나 스프레드시트처럼 행과 열 구조를 갖는 데이터는 정형 데이터이다.

2. 빅데이터 탐색2번 문항
   결측값이 있는 관측치를 제거하지 않고 해당 변수의 평균값으로 채워 넣는 결측치 처리 방법은?
   1. 1.역변환법
   2. 2.완전 제거법
   3. 3.주성분분석
   4. 4.평균 대치법
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   정답 4번. 평균 대치법

   평균 대치법은 결측값을 해당 변수의 평균으로 대체하는 단순 대치법의 하나이다. 완전 제거법은 결측이 포함된 행을 삭제하는 방법이다.

3. 빅데이터 모델링3번 문항
   이메일이 스팸인지 아닌지를 예측하는 문제에 가장 적합한 분석 유형은?
   1. 1.연관규칙 분석
   2. 2.분류
   3. 3.회귀
   4. 4.군집화
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   정답 2번. 분류

   스팸 여부처럼 범주형(이산형) 목표변수를 예측하는 문제는 분류에 해당한다. 회귀는 매출액과 같은 연속형 값을 예측할 때 사용한다.

4. 빅데이터 결과 해석4번 문항
   편향(bias)-분산(variance) 트레이드오프에 대한 설명으로 옳은 것은?
   1. 1.편향이 큰 모형은 학습 데이터의 잡음까지 학습한 상태를 뜻한다
   2. 2.분산이 큰 모형은 학습 데이터가 바뀌어도 예측이 거의 변하지 않는다
   3. 3.모형 복잡도를 높이면 편향과 분산이 함께 줄어든다
   4. 4.모형이 지나치게 단순하면 편향이 커지고, 지나치게 복잡하면 분산이 커진다
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   정답 4번. 모형이 지나치게 단순하면 편향이 커지고, 지나치게 복잡하면 분산이 커진다

   예측오차는 편향의 제곱과 분산, 줄일 수 없는 오차의 합으로 분해되며, 단순한 모형은 편향이 커져 과소적합하고 복잡한 모형은 분산이 커져 과대적합하기 쉽다. 분산이 크다는 것은 학습 데이터가 조금만 달라져도 예측이 크게 흔들린다는 의미이다.

5. 빅데이터 분석 기획5번 문항
   빅데이터의 특징을 나타내는 3V에 해당하지 않는 것은?
   1. 1.Velocity(속도)
   2. 2.Variety(다양성)
   3. 3.Veracity(정확성)
   4. 4.Volume(규모)
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   정답 3번. Veracity(정확성)

   빅데이터의 3V는 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)이다. Veracity(정확성)는 3V에 추가하여 4V를 말할 때 포함되는 특성이다.

6. 빅데이터 탐색6번 문항
   어떤 변수의 제1사분위수(Q1)가 10, 제3사분위수(Q3)가 30일 때, IQR 방식(1.5×IQR 기준)에서 이상치로 판단하는 상한 경계값은?
   1. 1.40
   2. 2.50
   3. 3.60
   4. 4.70
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   정답 3번. 60

   IQR = Q3 - Q1 = 20이고, 상한 경계는 Q3 + 1.5×IQR = 30 + 30 = 60이다. 60을 초과하는 값은 이상치로 판단한다.

7. 빅데이터 모델링7번 문항
   서포트 벡터 머신(SVM)에 대한 설명으로 옳은 것은?
   1. 1.두 클래스를 나누는 초평면 중 마진(margin)이 최대가 되는 초평면을 찾는다
   2. 2.선형으로 분리되지 않는 데이터에는 적용할 수 없다
   3. 3.군집 수를 사전에 지정해야 하는 비지도학습 기법이다
   4. 4.모든 학습 데이터가 결정 경계 결정에 동일한 비중으로 관여한다
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   정답 1번. 두 클래스를 나누는 초평면 중 마진(margin)이 최대가 되는 초평면을 찾는다

   SVM은 클래스 사이의 여유 폭인 마진을 최대화하는 결정 경계를 찾는 지도학습 기법으로, 경계에 가장 가까운 서포트 벡터만 경계 결정에 영향을 준다. 선형 분리가 어려운 자료도 커널 함수를 이용해 고차원 공간으로 매핑하면 분리할 수 있다.

8. 빅데이터 결과 해석8번 문항
   회귀 성능지표 MAE와 MSE의 차이에 대한 설명으로 옳은 것은?
   1. 1.두 지표 모두 값이 클수록 예측이 정확함을 의미한다
   2. 2.MSE는 오차를 제곱하므로 MAE보다 큰 오차에 더 민감하게 반응한다
   3. 3.RMSE는 MSE에 제곱근을 취하지 않은 값이어서 항상 MSE보다 크다
   4. 4.MAE는 오차를 제곱해 평균하므로 단위가 원자료 단위의 제곱이 된다
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   정답 2번. MSE는 오차를 제곱하므로 MAE보다 큰 오차에 더 민감하게 반응한다

   MAE는 오차 절댓값의 평균, MSE는 오차 제곱의 평균이므로 큰 오차에 더 큰 가중치가 부여되어 이상치의 영향을 크게 받는다. MSE는 단위가 원자료의 제곱이 되므로 제곱근을 취한 RMSE로 단위를 맞추며, 세 지표 모두 값이 작을수록 예측이 정확하다.

9. 빅데이터 분석 기획9번 문항
   빅데이터 분석 절차에서 일반적으로 가장 먼저 수행해야 하는 단계는?
   1. 1.모델 성능 평가
   2. 2.모델 학습
   3. 3.데이터 시각화
   4. 4.문제 정의 및 분석 기획
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   정답 4번. 문제 정의 및 분석 기획

   분석 절차는 문제 정의 및 분석 기획에서 시작하여 데이터 수집·전처리, 모델링, 평가, 결과 해석의 순서로 진행된다. 목적이 명확해야 이후 단계의 방향을 정할 수 있다.

10. 빅데이터 탐색10번 문항
    가설검정의 오류와 유의수준에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.검정력은 제1종 오류를 범할 확률과 같은 값이다
    2. 2.제1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 오류이며 유의수준은 이를 허용하는 최대 확률이다
    3. 3.제1종 오류는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류를 말한다
    4. 4.표본 크기가 고정된 상태에서 유의수준을 낮추면 제2종 오류도 함께 줄어든다
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    정답 2번. 제1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 오류이며 유의수준은 이를 허용하는 최대 확률이다

    제1종 오류(α)는 참인 귀무가설을 기각하는 오류로 유의수준이 그 허용 상한이고, 제2종 오류(β)는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류이다. 표본 크기가 같을 때 유의수준을 낮추면 제2종 오류는 커지며, 검정력은 1−β로 정의된다.