1. 다음 중 데이터 사이언티스트의 역량에 대한 설명이 아닌 것은?
① 설득력 있는 전달을 위한 스토리텔링과 시각화를 할 수 있어야 한다.
② 창의적 사고와 호기심, 논리적 비판력을 갖고 통찰력 있는 분석을 한다.
③ 빅데이터에 대한 이론적 지식 및 분석 기술에 대한 숙련이 필요하다.
④ 알고리즘에 의해 부당하게 피해를 입은 사람을 구제한다.
| ④번은 알고리즈미스트에 대한 설명이다. |
2. 경영정보시스템의 하나로 다양한 비즈니스 분야에서 생산, 구매, 재고, 주문, 공급자와의 거래, 고객 서비스 제공 등 주요 프로세스 관리를 돕는 여러 모듈로 구성된 통합 애플리케이션 소프트웨어 패키지를 무엇이라고 하는가?
① CRM
② ERP
③ SCM
④ KMS
| - CRM(Customer Relationship Management): 고객 및 잠재 고객과의 모든 회사 관계와 상호 작용을 관리하는 기술 - ERP( Enterprise Resource Planning): 재무, 인사 관리, 제조, 공급망, 서비스, 조달 등 비즈니스의 여러 부문에서 자동화와 프로세스를 지원해 운영 효율성을 높이도록 돕는 소프트웨어 시스템 - SCM(Supply Chain Management): 부품 제공업자로부터 생산자, 배포자, 고객에 이르는 물류의 흐름을 하나의 가치사슬 관점에서 파악하고 필요한 정보가 원활히 흐르도록 지원하는 시스템 - KMS(Knowledge Management Service): 조직 구성원의 지식 자산에 대한 자세, 조직의 지식 평가·보상 체계, 지식 공유 문화 등 조직차원의 인프라와, 통신 네트워크, 하드웨어, 각종 소프트웨어 및 도구 등 정보·기술 차원의 인프라 |
3. 다음 데이터베이스의 특징에 대한 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?
① 통합된 데이터로 동일한 내용의 데이터가 중복되어 저장된다.
② 저장된 데이터로 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장된다.
③ 공용 데이터로 여러 사용자에게 서로 다른 목적으로 데이터가 공동 이용된다.
④ 변화되는 데이터로 항상 변화하면서도 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 한다.
| 데이터베이스에 데이터가 중복되어 저장되면 안된다. |
4. 다음 중 DIKW 구조와 예시가 올바르게 짝지어진 것은?
| (가) A 마트는 500원, B마트는 400원에 볼펜을 판매한다. (나) B 마트의 다른 상품도 A 마트보다 저렴할 것이다. (다) B 마트는 볼펜 가격이 싸다. (라) 상대적으로 저렴한 B 마트에서 볼펜을 사야겠다. |
① (가) 데이터 (나) 정보 (다) 지식 (라) 지혜
② (가) 정보 (나) 데이터 (다) 지혜 (라) 지식
③ (가) 데이터 (나) 지혜 (다) 정보 (라) 지식
④ (가) 데이터 (나) 지혜 (다) 지식 (라) 정보
| 데이터(Data): 존재형식을 불문하고 타 데이터와의 상관관계가 없는 가공하기 전의 순수한 수치나 기호를 의미 정보(Information): 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여한 데이터 지식(Knowledge): 상호 연결된 정보패턴을 이해하여 이를 토대로 예측한 결과물 지혜(Wisdom): 근본원리에 대한 깊은 이해를 바탕으로 도출되는 창의적 아이디어 |
5. 다음 중 전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석을 위해 고려할 사항이 아닌 것은?
① 비즈니스 성과
② 인구통계학적 변화
③ 경제사회 트랜드
④ 고객니즈의 변화
| 경제사회 트랜드, 인구통계학적 변화, 고객니즈의 변화 (경인고 암기) |
6. 빅데이터가 가치창출 측면에서 기업, 정부, 개인에 미치는 영향으로 옳지 않은 것은?
① 기업은 빅데이터를 활용하여 시장변동을 예측해 비즈니스 모델을 혁신하고 신사업을 발굴할 수 있다.
② 정부는 기상, 인구이동, 각종 통계, 법제 데이터 등을 수집해 사회 변화를 추정할 수 있다.
③ 운용 효율성이 증가하면 산업 전체의 생산성이 향상, 국가 전체로서는 GDP가 올라가는 효과가 있다.
④ 개인은 아직 데이터를 활용할 수 없다.
| 개인도 데이터를 충분히 활용할 수 있다. |
7. 다음 데이터에 대한 설명 중 틀린 것은?
① 비정형 데이터는 데이터 내부에 메타 데이터를 갖고 있고 파일 형태로 저장된다.
② 정형 데이터는 행과 열에 의해 데이터의 속성이 구별되는 스프레드시트 형태이다.
③ 반정형 데이터는 Parsing을 통해 구조를 파악할 수 있다.
④ HTML, XML, JSON은 반정형 데이터이다.
| 메타 데이터는 반정형 데이터가 가지고 있다. |
8. 다음 데이터 저장소에 대한 설명 중 옳은 것은?
① 데이터 마트는 특정 조직이나 부서의 사람들과 같이 제한된 사용자 그룹에게 서비스가 제공된다.
② 기업의 원천(Source) 데이터베이스는 데이터 마트(Data Mart)이다.
③ 데이터웨어하우스는 데이터 저장소로 저장만 가능하며, 데이터를 검색할 수 없다.
④ 데이터웨어하우스는 전사적 차원보다는 특정 조직의 업무분야에 초점을 맞춘다.
| ②: 기업의 원천 데이터베이스는 데이터웨어하우스이다. ③: 데이터웨어하우스는 데이터를 검색할 수 있다. ④: 데이터웨어하우스는 전사적 차원에 초점을 맞추었다. |
9. DIKW 계층구조에서 데이터의 가공 및 처리와 데이터간 연관관계 속에서 의미가 도출된 것을 무엇이라 하는가?
정답 : 정보
10. 빅데이터 활용 기본 테크닉 중 다음이 설명하는 것은 무엇인가?
| 이것은 어떤 변인들 간에 주목할 만한 상관관계가 있는지를 찾아내는 방법으로, 상관관계가 높은 상품을 함께 진열하거나 시스템 로그 데이터를 분석해 침입자나 유해 행위자 색출이 가능하며, 우유 구매자가 기저귀를 더 많이 구매하는지 등을 분석할 때 사용한다. |
정답 : 연관분석
11. 다음 분석과제 발굴의 접근방식에 대한 설명 중 옳지 않은 것은?
① 디자인싱킹은 중요한 의사결정시 상향식과 하향식을 반복적으로 사용하는 방법이다.
② 분석해야 하는 대상이 확실할 경우 상향식 접근 방식을 사용한다.
③ 데이터를 활용하여 생각하지 못했던 인사이트를 도출하고 시행착오를 통해 개선해가는 상향식 접근법의 유용성이 점차 증가하고 있는 추세이다.
④ 분석과제 발굴의 상향식과 하향식 접근법은 실제 분석과정에서 혼용되어 활용되는 경우가 많다.
| 분석 대상이 확실한 경우 하향식 접근 방식을 사용한다. |
12. 다음 중 빅데이터 분석 방법론의 분석 기획 단계에서 수행하는 주요 태스크가 아닌 것은 무엇인가?
① 필요 데이터 정의
② 비즈니스 이해 및 프로젝트 범위 설정
③ 프로젝트 정의 및 수행 계획 수립
④ 프로젝트 위험 계획 수립
| 필요 데이터 정의는 데이터 준비 단계에서 수행한다. |
13. 다음 분석과제의 특징 중 Accuracy와 Precision에 대한 설명으로 틀린 것은?
① 분석의 활용적인 측면에서는 Accuracy가 중요하며, 안정적인 측면에서는 Precision이 중요하다.
② Accuracy와 Precision의 관계는 트레이드 오프(Trade-off)가 되는 경우가 많다.
③ Accuracy는 True로 예측된 것 중 실제 True인 것의 비율, Precision은 실제 True인 것 중 True로 예측된 것의 비율이다.
④ Precision은 모델을 반복했을 때의 편차를 의미한다.
| 정확도(Accuracy)는 전체 예측 중에 옳게 예측한 것의 비율이며, 정밀도(Precision)은 True로 예측된 것 중 실제로 True인 것의 비율이다. |
14. 다음은 데이터 거버넌스 중 무엇에 관한 설명인가?
| 데이터의 표준용어 설정, 명명규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축 |
① 데이터 표준화
② 표준화 활동
③ 데이터 저장 관리
④ 데이터 관리 체계
15. 다음 중 과제의 우선순위를 결정할 때 고려하는 요소가 아닌 것은?
① 전략적 중요도
② 비즈니스 성과/ROI
③ 실행 용이성
④ 기술 적용 수준
16. 빈칸에 들어갈 내용으로 알맞은 것은?
| 상향식 접근법은 기업에서 보유하고 있는 다양한 원천 데이터로부터의 (A)을/를 통하여 (B)을/를 얻을 수 있다. 상향식은 디자인 사고 중 (C)에 해당한다. |
① A: 발견, B: 통찰, C: 발산
② A: 인지, B: 통찰, C: 발산
③ A: 통찰, B: 발산, C: 수렴
④ A: 발산, B: 통찰, C:수렴
17. 데이터 마이닝 프로세스에서 모델링 기법에 따라 변수를 정의하고 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용할 수 있도록 적합한 형식으로 변환하는 활동 수행 단계는 무엇인가?
① 데이터 가공
② 데이터 준비
③ 모델 검증
④ 데이터 마이닝 기법적용
18. 다음 중 기업의 분석 성숙도 진단 대상이 아닌 것은?
① 비즈니스 부문
② 조직/역량 부문
③ 서비스 부문
④ IT 부문
19. 기업의 경영목표 달성에 필요한 전략적 주요 정보를 포착하고, 주요 정보를 지원하기 위해 전사적 관점의 정보 구조를 도출하며, 이를 수행하기 위한 전략 및 실행 계획을 수립하는 전사적인 종합추진 계획을 무엇이라 하는가?
정답 : ISP(Information Strategy Planning)
20. 다음은 어떤 분석 모델 프로세스에 관한 설명인가?
| 사용자 요구사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어렵고 데이터 소스도 명확히 파악하기 어려운 상황에서 사용, 일단 분석을 시도해보고 그 결과를 확인해가면서 반복적으로 개선해 나가는 방법을 취한다. |
정답 : 프로토타입 모델
21. 구축된 모델을 평가하여 과대적합 또는 과소적합을 미세조정 하는데 활용하는 데이터는 무엇인가?
① 학습 데이터
② 검증 데이터
③ 평가 데이터
④ 증강 데이터
22. 6개의 feed(사료)를 chicken에게 먹인 후 측정한 weight에 대한 summary 결과에 대한 설명으로 틀린 것은?
① weight 중앙값은 261.3이다.
② 총 데이터 개수는 71개 이다.
③ casein 사료를 먹은 chicken은 12마리이다.
④ feed는 평균 계산을 할 수 없다.
| weight의 중앙값(Median)은 258.0이다. |
23. 다음은 4개의 변수를 가진 USArrests 데이터에 주성분분석을 적용해서 얻은 결과이다. 제1주성분을 구하는 식으로 옳은 것은?
① -0.536*Murder – 0.583*Assault – 0.278*Urban Pop – 0.543*Rape
② -0.418*Murder + 0.187*Assault – 0.873*UrbanPop – 0.167*Rape
③ -0.341*Murder – 0.268*Assault – 0.378* Urban Pop + 0.818* Rape
④ 0.649*Murder - 0.743*Assault + 0.134*Urban Pop + 0.089*Rape
| fit$rotation 부분의 PC1을 보면 된다. |
24. 붓스트랩핑을 통해 한 샘플이 뽑힐 확률이 \( 1/d \)이라고 했을 때, 샘플 추출을 d번 진행하였을 때 어떤 샘플이 한 번도 뽑히지 않을 확률은?
① \( (1 - \frac{1}{d})^2 \)
② \( (1 + d)^2 \)
③ \( (1 - \frac{1}{d})^d \) (정답)
④ \( \sqrt{1 - \frac{1}{d}} \)
25. 다음의 거리표를 사용해 최단 연결법으로 계층적 군집화를 할 경우, 첫 번째 단계에서 형성되는 군집과 a와의 거리는 무엇인가?
① 3.6
② 2.2
③ 3.2
④ 5.0
| 첫 번째 단계이므로 가장 가까운 거리인 e와 d 사이의 거리 2.2를 선택하고 최단 연결법이므로 a와 e, a와 d 중 가까운 거리 선택 |
26. 통계적 가설검정에 대한 내용중 틀린 것은?
① 귀무가설이 참인 경우 이것을 기각하여 발생하는 오류를 제 1종 오류라고 한다.
② 귀무가설이 거짓인 경우 이것을 채택하여 발생하는 오류를 제 2종 오류라고 한다.
③ 유의확률이 유의수준보다 작을 때 귀무가설을 기각하게 된다.
④ p-value가 작을수록 해당 검정통계량의 관측값은 귀무가설을 지지하는 것으로 해석가능하다.
| p-value가 작으면 귀무가설을 기각하는 방향으로 해석한다. |
27. 다음 회귀분석에 대한 설명 중 옳은 것은?
① 명목형 변수는 더미변수화 하여 사용할 수 없다.
② 독립변수의 수가 많아지면 모델의 설명력이 증가하고 모형이 단순해진다.
③ 종속변수들 간 강한 상관관계가 나타나는 다중공선성 문제가 발생할 수 있다.
④ 독립변수와 종속변수의 사이를 모형으로 나타내고 두 변수 관계를 도출하는 것이다.
| ①: 명목형 변수는 더미변수화 할 수 있다. ②: 독립변수의 수가 많아지면 모델의 설명력은 증가하지만 모형이 복잡해진다. ③: 다중공선성 문제는 독립변수들 간 강한 상관관계가 나타나는 현상을 말한다. |
28. 다음 중 다중공선성(multicollinearity)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 다중공선성에 대한 측정은 VIF를 사용한다.
② 다중공선성이 발생하는 독립변수들은 표본의 크기에 관계없이 발생하게 된다.
③ 독립변수간 높은 상관관계를 가질 때 다중공선성의 발생이 높다.
④ 중대한 다중공선성은 회귀계수의 분산을 증가시켜 불안정하고 해석하기 어렵게 만든다.
| 표본의 크기가 클 수록 다중공선성이 발생할 가능성이 높다. |
29. 다음 중 주성분 분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
① 차원축소 방법 중 하나이다.
② 비지도학습(unsupervised learning)에 해당한다.
③ 이론적으로 주성분 간 상관관계가 없다.
④ 원변수의 선형결합 중 가장 분산이 작은 것을 제1주성분(PC1)으로 설정한다.
| 분산이 가장 큰 것을 제 1주성분으로 설정한다. |
30. 신경망 모형에서 입력 받은 데이터를 다음 층(Layer)으로 출력하는 형태를 결정하는 함수를 무엇이라 하는가?
① 활성화 함수
② 로짓 함수
③ 오즈비 함수
④ 매핑 함수
31. 데이터 탐색 단계에서 고려해야 할 사항으로 가장 적절하지 않은 것은?
① 이상값을 확인하여 원인을 파악하고, 삭제, 대체, 변환 등의 처리를 한다.
② 데이터의 종류, 분포 등을 파악하고 변수들 간의 관계를 알아본다.
③ 변수들 간의 상관관계 및 연관성을 분석해 유의미한 변수를 식별한다.
④ 결측값을 확인하여 결측값이 있을 경우 제거하는 것이 바람직하다.
| 결측값을 반드시 제거하는 것은 바람직하지 않다. |
32. ARMA(2, 0)에 대한 설명으로 올바른 것은 무엇인가?
① 정상시계열이 되기 위해 2차 차분이 필요하다.
② PACF는 3차항부터 절단 형태가 되고 ACF는 지수적으로 감소한다.
③ ARMA(2, 0)은 MA(2)와 같은 모형이라고 할 수 있다.
④ ARMA(2, 0)은 비정상 시계열이어서 차분처리 후, 분석 용도로 사용할 수 없다.
| ①: 이미 정상시계열이다. ③: ARMA(2, 0)은 AR(2)와 같은 모형이다. ④: ARMA(2, 0)은 정상 시계열이다. |
33. 다음 시계열 모형에 대한 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?
① MA 모형은 정상성을 만족하기 위한 조건이 필요하다.
② AR모형은 백색 잡음의 현재 값과 자기 자신의 과거 값의 선형 가중값으로 이루어진 정상 확률모형이다.
③ ARIMA는 비정상 시계열이며 차분/변환을 통해 AR, MA, ARMA 모형으로 정상화 할 수 있다.
④ MA는 현시점의 자료가 유한 개의 과거 백색잡음의 선형결합으로 표현되어 있는 모형이다.
| MA 모형은 이미 정상 시계열 모형이다. |
34. 회귀분석의 분석 결과 해석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 모델의 통계적 유의성은 F통계량과 p-value를 통해 확인한다.
② 회귀계수의 유의성 검증은 t값과 p-value를 통해 확인한다.
③ 결정계수가 커질수록 회귀방적식의 설명력이 높아진다.
④ 결정계수는 –1~1 사이의 값을 갖는다.
| 결정계수는 0~1 사이의 값을 갖는다. |
35. 다음 Wage 데이터의 wage 변수에 대한 t검정 결과에 대한 해석으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
① 자유도(degree of freedom)는 2999이다.
② 유의수준 0.05일 때 귀무가설은 기각되지 않는다.
③ 대립가설은 'wage의 평균은 100과 같지 않다'이다.
④ 95% 신뢰구간에 점추정 값이 포함되어 있다.
| 유의확률이 2.2e-16보다 작으므로 유의수준 0.05 하에서 귀무가설은 기각된다. |
36. 다음 중 다차원척도법에 대한 설명으로 적절한 것은 무엇인가?
① 데이터를 고차원에서 저차원으로 축소하는 방법으로 독립변수들간 다중공선성 문제를 해결할 수 있다.
② 다차원척도법에서 개체들 간의 유사성 측정에는 밀도 개념을 사용한다.
③ 관측 대상의 상대적 거리의 정확도를 높이기 위해 적합 정도를 스트레스 값(Stress Value)로 나타내며, 1에 가까울수록 적합도가 좋다.
④ 상관관계가 있는 변수들을 선형 결합에 의해 상관관계가 없는 새로운 변수를 만들고 분산을 극대화하는 변수로 축약한다.
| ②: 밀도가 아니라 거리 개념을 사용한다. ③: 스트레스 값은 0에 가까울수록 좋다. ④: 주성분분석에 대한 설명이다. |
37. 인공신경망 모델에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① 인간두뇌의 학습과정을 뉴런과 시냅스의 상호작용을 연산과정으로 간주하고 이를 재현한 분류, 예측 모델이다.
② 복잡한 비선형 관계 모델링과 대용량 데이터 처리가 가능한 장점이 있다.
③ 은닉층을 포함하고 있어 모델해석이 어렵고 초기 가중치 설정이 어렵다.
④ 은닉층 수와 노드의 수는 자동으로 설정되며 은닉층이 많을수록 예측력이 우수하다.
| 은닉층 수와 노드의 수는 하이퍼파라미터(Hyper Parameters)이므로 자동으로 설정되지 않는다. |
38. 다음 중 연관분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
① 사건들이 어떤 순서로 일어나고 이 사건들 사이에 연관성을 알아내는 것이 시차연관분석이지만 원인과 결과의 형태로 해석되지 않는다.
② 조건반응(if-then)으로 표현되어 결과를 이해하기 쉽다.
③ 너무 세분화된 품목을 가지고 연관규칙을 찾으려면 의미 없는 분석 결과가 도출될 수 있다.
④ 강력한 비목적성 분석 기법이다.
39. 혼합분포군집 모형에서 최대가능도(Maximum Likelihood Estimation)와 관련 있는 알고리즘은 무엇인가?
① K-Means
② K-Medoids
③ DBSCAN
④ EM 알고리즘
40. 모분산 추정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
① 모집단의 변동성 또는 퍼짐의 정도에 관심이 있는 경우, 모분산이 추론의 대상이 된다.
② N개 집단에 대한 분산 검정은 자유도가 N-1 인 카이제곱검정을 따른다.
③ 모집단이 정규분포를 따르지 않더라도 중심극한정리를 통해 정규모집단으로부터의 모분산에 대한 검정을 유사하게 시행할 수 있다.
④ 검정통계량은 F분포를 따른다.
| 1개의 집단에 대한 분산 검정의 경우에 자유도가 N-1인 카이제곱검정을 따른다. |
41. 회귀분석에서 유의성 검정을 위한 분산분석표에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
| 모형 | 자유도 | 제곱합 | 평균 | F | p-val |
| 회귀 | 1 | 100 | 100 | F값 | <0.01 |
| 잔차 | 10 | 200 | 20 | ||
| 전체 | 11 | 300 |
① 회귀 모형은 5% 수준에서 유의하다.
② 오차 분산의 불편추정량이 0.1이다.
③ 표본의 개수는 12개이다.
④ 결정계수는 1/3 이다.
| 오차 분산의 불편추정량은 20이다. |
42. 텍스트마이닝 관련 설명으로 올바르지 않은 것은? (ADsP 범위 아님)
① 자연어처리(NLP) 방식으로 특징 추출, 요약, 분류, 군집화 등 의미를 도출하는 분석이다.
② 비구조화된 텍스트에서 구조화된 데이터로 변환하는 방법을 코퍼스라고 한다.
③ 텍스트 마이닝 전처리 작업에는 클렌징, 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출, 표제어 추출 등이 있다.
④ 감정분석 및 워드 클라우드 등의 패턴 분석을 할 수 있다.
43. 사회연결망분석에서 연결망을 표현하는 분석 방법으로 옳지 않은 것은? (ADsP 범위 아님)
① K-means
② 네트워크 그래프(Network Graph)
③ 클러스터링(Clustering)
④ 영향력 분석(Influence Analysis)
44. 사회관계망분석(Social Network Analysis)에서 중심성 분석으로 적절하지 않은 것은? (ADsP 범위 아님)
① 연결중심성(Degree centrality)
② 근접중심성(Closeness centrality)
③ 매개중심성(Betweenness centrality)
④ 링크중심성(Link centrality)
45. 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도의 형태로 형상화 하는 알고리즘을 무엇이라고 하는가?
정답 : SOM(Self Organizing Map)
46. 다음이 설명하는 앙상블 모형의 종류는 무엇인가?
| “여러 모델이 순차적인 학습을 하며, 이전 모델의 결과에 따라 다음 모델 표본 추출에서 분류가 잘못된 데이터에 가중치(weight)를 부여하여 표본을 추출 한다.” |
정답 : 부스팅(boosting)
47. 어느 마트에서 A제품과 B제품을 판매하고 있다. A제품 B제품의 지지도는 0.3 이고,
신뢰도가 0.6이다. A제품과 B제품의 판매 수량이 동일할 때, 향상도를 구하시오.
정답 : 1.2
| P(A ∩ B) = 0.3, P(B|A) = 0.6, P(A) = P(B) P(B|A) = P(A ∩ B) / P(A) = 0.6, P(A) = 0.3 / 0.6 = 0.5 향상도: P(A ∩ B) / P(A)P(B) = 0.3 / 0.5*0.5 = 1.2 |
48. 회귀모형에 대한 가정에 대한 설명이다. 빈 칸에 알맞은 용어는?
| - 잔차와 독립변수의 값이 관련되어 있지 않아야 한다 - 독립성 - 잔차들끼리 상관이 없어야 한다. - 비상관성 - ( )이 정규분포를 이뤄야 한다. - 정상성 |
정답 : 잔차항
49. 아래의 덴드로그램을 사용하여 100일 때의 군집의 수를 구하여라.
정답 : 4개
| 100 지점에서 가로로 줄을 그어서 맞닿는 점의 개수를 구하면 4개이다. |
50. 다음 오분류표에서 민감도(Sensitivity)를 구하는 식은 무엇인가?
| 오분류표 | 예측 | ||
| Yes | No | ||
| 실제 | Yes | a | b |
| No | c | d | |
정답 : a/(a+b)
| 민감도는 실제로 Yes인 것 중에서 예측을 Yes로 한 비율이다. |
'자격증 공부' 카테고리의 다른 글
| SQLD 공부 (1과목 데이터 모델링의 이해, 제1장 데이터 모델링의 이해) (0) | 2024.05.28 |
|---|---|
| ADsP 40회 기출 공부 (0) | 2024.05.10 |
| ADsP 39회 기출 공부 (0) | 2024.05.10 |
| ADsP 38회 기출 공부 (0) | 2024.05.10 |
| ADsP 35회 기출 공부 (0) | 2024.05.10 |
