[ADsP] 37회 기출 1,2과목 문제 풀이와 학습전략 정리 (객관식)

*ADsP 37회 시험 기출문제 기반 풀이와 내용정리입니다. "답"을 열어 답과 풀이를 확인하고, 아래에 키워드와 개념을 학습하세요.
*전부 객관식 문제입니다.

<1과목 데이터 이해>

Q. 기업 전 부분의 시스템을 통합하여 자원을 최적으로 관리하는 경영정보시스템은? 

ERP (Enterprise Resourse Planning)

*resource=자원, enterprise=기업. 

CRM - Customer 고객 위주 
SCM - Supply Chain 공급망
 
Q. 다음 중 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (비정형, 반정형, 정형 데이터 정의)

비정형 데이터는 데이터 내부에 메타 데이터를 가지고 있으며 일반적으로 파일 형태로 저장된다.

*파일형태는 가질 수 있지만, 메타데이터는 반정형데이터

정형 - 구조화
반정형 - 메타데이터
비정형 - 구조x, 이미지나 영상 파일 
 
Q. 데이터베이스의 특징에 관한 설명을 알맞지 않은 것은? (데이터베이스 특징 4가지)

데이터베이스는 통합된 데이터이고, 데이터가 중복되어 저장된다. 

*통합은 맞으나, 중복 저장은 지향됨

데이터베이스 특징 4가지: 통합, 저장, 운영, 공용된 데이터
 
Q. DIKW 피라미드 계층구조의 요소와 사례를 연결한 것으로 옳은 것은? 
ㄱ) A 카페의 라떼는 3500원, B카페의 라떼는 2500원
ㄴ) 다른 커피도 B카페가 더 저렴할 것이라 판단
ㄷ) 오늘 기준 라떼의 가격은 A카페가 더 비쌈
ㄹ) B카페에서 라떼를 산다

ㄱ) 데이터

ㄴ) 지혜

ㄷ) 정보

ㄹ) 지식

Data - 순수 데이터 그 자체
Information - 요약 정보
Knowledge - 예측된 추가된 정보
Wisdom - 경험을 추가로 산출된 것 
 
Q. 데이터 사이언티스트의 특징으로 옳지 않은 것은? 

알고리즘에 의해 부당하게 피해 입은 사람을 구제.

*이건 알고리즈미스트의 역할 

데이터 사이언티스트 역량: 
HARD skill - 이론적 지식, 분석 기술
SOFT skill -  통찰력있는 분석, 커뮤니케이션, 스토리텔링
 
Q. 기업의 전략도출을 위한 가치 기반 분석에서 고려할 사항이 아닌 것은? (결과x, 과정 속 가치를 얘기하는 것)

비즈니스 성과

*성과는 결과적를 얘기하는 것이기 때문에 제외

전략도출 가치 기반 분석: 
1. 고객니즈의 변화
2. 경제사회 트렌드
3. 인구통계학적 변화 
일차적 분석은 큰 변화에 대응하기 어려움. 
 
Q. 빅데이터가 가치 창출 측면에서 기업, 정부, 개인에 미치는 영향으로 옳지 않은 것은? 

개인은 아직 데이터를 활용할 수 없다. 

*정치인의 개인인지도 향상과 같이 개인도 빅데이터 사용 가능함. 

빅데이터가 미치는 영향: 
기업 - 소비자의 행동 분석, 시장 변동 예측
정부 - 기상, 인구이동 등을 수집해 사회 변화 추정을 통해 미래대응 (e.g. 올빼미버스)
개인 - 목적에 따른 활용 가능, 마이데이터 서비스
 
Q. 데이터 마트와 데이터웨어하우스에 관한 설명으로 옳은 것은? (두 개념의 정의와 차이점 알기)

데이터웨어하우스와 데이터마트의 구분은 사용자의 기능 및 제공 범위를 기준으로 한다. 

*오답예시:

"데이터웨어하우스는 사용자가 원하는 데이터를 검색할 수 없다." => 원하는 데이터 검색 가능함

"데이터 마트는 큰 규모의 데이터웨어하우스다." => 반대 개념

Data Warehouse - 분석하고자 하는 주제 중심적으로 통합적이며(전사적차원), 시간성을 가지는 비휘발성 데이터 집합 
Data Mart - 데이터웨어하우스의 소규모의 부분집합으로 구분 되는 데이터 (데이터마트의 합 = 데이터웨어하우스)
 
 

<2과목 데이터의 분석기획>

Q. 데이터 분석 마스터 플랜 수립 시 분석과제의 우선순위를 결정할 때 고려해야 할 요소로 옳지 않은 것은? 

기술적용수준

* 고려요소는 중요한 것, 큰 성과를 낼 수 있는 것, 빨리 할 수 있는 것 위주라고 생각하면 됨.

마스터플랜 정의 - 분석과제를 우선순위에 따라 단기적과 중장기적 계획을 수립하는 로드맵 
우선순위 고려해야 할 요소 3가지: 
1. 전략적 중요도 
2. 비즈니스 성과 및 ROI(비용대비이익)
3. 실행용이성 
 
Q. 분석 프로젝트의 특성 관리 영역 중 정확도(accuracy)와 정밀도(preceision)에 대한 설명으로 옳지 않은 것?

정밀도는 실제 True(positive)인 경우에서 True(positive)로 예측한 비율이다.

*정밀도는 예측한 결과 기반으로 옳은 것 중 옳은 것

분석과제 관리 방안 5가지: 
1. 데이터의 양
2. 데이터의 복잡성
3. 모델의 속도
4. 해석가능하면서도 정확한 모델
5. 정확도와 정밀도 - 주로 trade-off 관계
- Accuracy 정확도: 예측한 것 중 옳은 것, 모델과 실제값의 차이, 분석의 활용 측면에서 중요
- Precision 정밀도: 예측한 것 중 옳게 예측한 것중 옳은 것, 지속적으로 반복했을 때 편차 (일관성), 안정성 측면에서 중요
 
Q. 아래에서 설명하는 데이터 거버넌스의 체계요소는 무엇인가? 
"데이터 표준 용어 설정, 명명규칙 수립, 메타데이터 구축, 데이터 사전구축"

데이터 표준화

*오답예시)

"표준화 활동"은 조직 내 교육, 지속적인 개선활동을 말하는 것

데이터 거버넌스란?
정의 - 데이터에 대한 정책, 표준화, 운영조직의 표준화된 관리 체계 수립과 저장소 구축
구성요소 3가지: 원칙, 조직, 절차 
거버넌스 체계요소 4가지:
- 데이터 표준화: 표준 용어 설정, 데이터 사전/메타데이터 구축 
- 데이터 관리체계: 데이터 생명주기 관리방안
- 데이터 저장소관리
- 표준화 활동: 표준 준수 여부 확인
 
Q. 빈칸에 알맞는 용어는? "상향식접근법은 기업에서 보유하고 있는 다양한 원천 데이터로부터의 ( )를 통하여 ( )를 얻을 수 있다. 상향식은 디자인 사고 중 ( )에 해당한다. 

발견, 통찰, 발산 

상향식 접근법 - 데이터만 가진 채 시작작하여 분석을 통해 통찰력과 지식을 얻으면서 문제를 지속적으로 개선
디자인사고 중 확산(발산)에 해당 = 만들어가는 과정 
 
하향식 접근법 - 분석문제를 가진 채 시작, 이에 대한 해결방안을 체계적으로 찾기 (문제탐색->정의->해결방안탐색->검토)
디자인사고 중 수렴에 해당 = 문제를 정의 하는 것 
 
Q. 다음 중 데이터 분석기획 단계에서 수행하는 주요과제로 가장 옳지 않은 것은?
위험식별 / 프로젝트범위 설정 / 프로젝트 정의 / 필요 데이터의 정의 

필요 데이터의 정의

*데이터정의는 2단계 데이터 준비에 해당 

빅데이터 분석 방법론 5단계: 분석기획 -> 데이터 준비 -> 데이터 분석 -> 시스템 구현 -> 모델 평가 
분석기획단계: 비즈니스 이해, 문제 정의, 프로젝트 (범위) 정의, 위험식별 
 
Q. 분석과제 발굴의 접근방식에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? (상향식, 하향식 접근법 정의 알기)

분석해야 할 대상이 확실한 경우 답을 구하는 방식을 상향식접근법이라 한다. 

*what을 아는 경우 = 하향식

 
Q. 분석성숙도의 진단대상이 아닌 것은? (분석준비도와 성숙도 이해하기. 매우중요)
비즈니스부문 / 조직역량 부문 / IT 부문 / 서비스 부문

서비스 부문

데이터분석 수준진단: 1) 준비도 2) 성숙도
분석성숙도 - 도입, 활용, 확산, 최적화 단계 (CMMI 모델)
- 단계별 진단 3영역: 비즈니스, IT, 조직/역량 부문
분석준비도 - 분석업무, 인력/조직, 분석, 데이터, 문화, IT 인프라
 
Q. 데이터 마이닝 프로세스에서 모델링 기법에 따라 변수를 정의하고 그 데이터를 소프트웨어에 적용하는 활동을 하는 단계는? 

데이터 가공

데이터 마이닝 프로세스: 목표 -> 준비 -> 가공 -> 모델링 -> 검증 
 
 
 
ADsP 37회 3과목 기출: 

[ADsP] 37회 기출 3과목 <데이터의분석> 문제 풀이와 개념 정리 (객관식)