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[통계] 데이터 수집과 전처리
이름
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다음 중 데이터가 맥락(Context)을 부여받아 의미를 갖게 된 상태를 무엇이라고 하는가?
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다음 중 데이터가 맥락(Context)을 부여받아 의미를 갖게 된 상태를 무엇이라고 하는가?
A
(1) 사실 (Fact)
B
(2) 지혜 (Wisdom)
C
(3) 정보 (Information)
D
(4) 지식 (Knowledge)
미리 정의된 형식과 고정된 필드에 저장되며, 테이블(행과 열) 구조가 대표적인 데이터 유형은 무엇인가?
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미리 정의된 형식과 고정된 필드에 저장되며, 테이블(행과 열) 구조가 대표적인 데이터 유형은 무엇인가?
A
비정형 데이터 (Unstructured Data)
B
반정형 데이터 (Semi-structured Data)
C
정형 데이터 (Structured Data)
D
원시 데이터 (Raw Data)
다음 중 웹사이트/앱 로그, 생산 설비 센서 로그와 같이 조직 내 활동을 통해 생성 및 관리되는 데이터는 무엇인가?
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다음 중 웹사이트/앱 로그, 생산 설비 센서 로그와 같이 조직 내 활동을 통해 생성 및 관리되는 데이터는 무엇인가?
A
외부 데이터 (External Data)
B
공개 데이터 (Open Data)
C
내부 데이터 (Internal Data)
D
구매 데이터 (Purchased Data)
관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 데이터를 정의, 조작, 제어하기 위한 표준 질의 언어는 무엇인가?
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관계형 데이터베이스(RDBMS)에서 데이터를 정의, 조작, 제어하기 위한 표준 질의 언어는 무엇인가?
A
Python
B
JSON
C
HTML
D
SQL
모든 형태의 원시(Raw) 데이터를 원래 형식 그대로 저장하는 중앙 집중식 저장소로, 높은 유연성과 다양한 분석 시도가 가능한 시스템은 무엇인가?
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모든 형태의 원시(Raw) 데이터를 원래 형식 그대로 저장하는 중앙 집중식 저장소로, 높은 유연성과 다양한 분석 시도가 가능한 시스템은 무엇인가?
A
데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)
B
데이터 마트 (Data Mart)
C
데이터 레이크 (Data Lake)
D
관계형 데이터베이스 (RDBMS)
데이터 전처리의 주요 목표가
아닌
것은?
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데이터 전처리의 주요 목표가 아닌 것은?
A
데이터 품질 향상 (정확성, 완전성, 일관성 확보)
B
분석/모델링 효율성 및 성능 개선
C
알고리즘 요구사항 충족
D
데이터의 양을 무조건적으로 늘리는 것
같은 정보가 '서울'과 '서울특별시' 또는 'M'과 '남성'처럼 다른 형식이나 값으로 표현되는 데이터 문제는 무엇인가?
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같은 정보가 '서울'과 '서울특별시' 또는 'M'과 '남성'처럼 다른 형식이나 값으로 표현되는 데이터 문제는 무엇인가?
A
결측치 (Missing Values)
B
이상치 (Outliers)
C
불일치 (Inconsistency)
D
중복 (Duplication)
다음 중 결측치(Missing Values) 처리 방법으로 적절하지 않은 것은?
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다음 중 결측치(Missing Values) 처리 방법으로 적절하지 않은 것은?
A
해당 행(Row) 또는 열(Column) 제거
B
평균, 중앙값, 최빈값 등 통계치로 대체
C
Z-score를 이용한 값의 변환
D
예측 모델(회귀, KNN 등)을 활용하여 예측값으로 대체
범주형 데이터를 각 카테고리별로 이진(0/1) 값을 갖는 새로운 열로 변환하는 인코딩 방식은 무엇인가?
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범주형 데이터를 각 카테고리별로 이진(0/1) 값을 갖는 새로운 열로 변환하는 인코딩 방식은 무엇인가?
A
정규화 (Normalization)
B
표준화 (Standardization)
C
레이블 인코딩 (Label Encoding)
D
원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)
데이터의 크기나 복잡성을 감소시켜 효율성을 증대시키는 데이터 축소(Data Reduction) 방법 중, 변수(Feature)의 개수를 줄이는 기법은 무엇인가?
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데이터의 크기나 복잡성을 감소시켜 효율성을 증대시키는 데이터 축소(Data Reduction) 방법 중, 변수(Feature)의 개수를 줄이는 기법은 무엇인가?
A
샘플링 (Sampling)
B
차원 축소 (Dimensionality Reduction)
C
데이터 통합 (Data Integration)
D
데이터 정제 (Data Cleaning)
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