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[통계] 데이터 수집과 전처리

이름

*

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?

*

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?

*

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?

*

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?

*

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?

*

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?

*

A

결측치 (Missing Values)

B

이상치 (Outliers)

C

불일치 (Inconsistency)

D

중복 (Duplication)

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?

*

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?

*

A

샘플링 (Sampling)

B

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

C

데이터 통합 (Data Integration)

D

데이터 정제 (Data Cleaning)