B.D.A.I
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객관식 문제

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○ 데이터사이언스를 위한 수리적 기초반(2) 0pt · 정답 11명
○ SQL 문법 심화반 수료시험(3) 0pt · 정답 20명
○ 데이터사이언스를 위한 통계학(1) 0pt · 정답 5명
○ 데이터사이언스를 위한 통계학(2) 0pt · 정답 4명
○ 데이터사이언스를 위한 통계학(3) 0pt · 정답 6명
○ 데이터사이언스를 위한 통계학(4) 0pt · 정답 4명
○ 데이터사이언스를 위한 통계학(5) 0pt · 정답 7명
○ 데이터사이언스를 위한 수리적 기초반(3) 0pt · 정답 5명
○ 데이터사이언스를 위한 수리적 기초반(4) 0pt · 정답 3명
○ 데이터사이언스를 위한 수리적 기초반(5) 0pt · 정답 5명
○ 데이터사이언스를 위한 수리적 기초반(1) 0pt · 정답 5명
○ SQL 문법 심화반 수료시험 (1) 0pt · 정답 21명
○ SQL 문법 심화반 수료시험 (2) 0pt · 정답 19명
○ 데이터베이스와 SQL 문법 기초반 수료시험(1) 0pt · 정답 18명
○ 1번. 시간 복잡도 분석 0pt · 정답 2명
○ 2번. 배열 리스트와 연결 리스트 0pt · 정답 2명
○ 3번. 스택과 후위 표기식 0pt · 정답 3명
○ 4번. AVL 트리 회전 0pt · 정답 3명
○ 5번. 해시 테이블과 선형 탐색 0pt · 정답 3명
○ 해시 충돌의 의미로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 인덱스에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터 분석 방법론을 구성하는 주요 요소로 가장 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 4명
○ 데이터 분석 프로젝트의 위험 계획 수립 시, 예상되는 위험에 대한 대응 방안(전략)으로 묶인 것 중 본문에서 언급된 내용과 가장 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 2명
○ 분석 기회 발굴을 위해 '경쟁자 관점(Competitor)'에서 탐색을 수행할 때, 가장 적절한 접근 방식은 무엇인가? 0pt · 정답 2명
○ 빅데이터의 특징을 나타내는 '4V'에 해당하지 않는 것은 무엇인가? 0pt · 정답 3명
○ 다음 빈칸에 들어갈 알맞은 용어는 무엇인가? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 분석방법론의 구성 요소가 아닌 것은? 0pt · 정답 3명
○ 빅데이터 분석 방법론의 '분석 기획(Analysis Planning)' 단계에서 수행하는 태스크(Task)로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 데이터 마이닝을 위한 CRISP-DM 방법론 중 '모델링(Modeling)' 단계에서 수행하는 세부 활동으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 데이터 분석 기획 시 고려하는 '분석 주제의 4가지 유형' 중, 분석해야 할 대상(What)은 명확하게 인지하고 있으나 구체적인 분석 방법론이나 기술(How)을 알지 못할 때 해결책을 찾아가는 접근 방식은 무엇인가? 0pt · 정답 3명
○ 전사 데이터 분석의 효율성과 전문성을 높이기 위해 채택하는 '중앙 집중형 분석 조직'에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 데이터 기반 분석 기획을 위해 문제 발굴의 범위를 확장(5가지 관점)하여 탐색하고자 한다. 이에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 분석 과제의 우선순위를 결정하기 위해 '시급성'과 '난이도'를 평가 영역으로 설정하고자 한다. 2×2 매트릭스 관점에서 가장 먼저(최우선적으로) 추진해야 하는 과제의 조건으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 하향식 접근법의 '타당성 검토' 단계에서 진행하는 세부 평가 항목에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 0 기업의 데이터 분석 수준을 진단하기 위해 '분석 준비도'와 '분석 성숙도'를 기준으로 유형을 분류하고자 한다. 분석에 필요한 인력이나 조직 등 '준비도'는 높은 수준을 갖추고 있으나, 보유한 분석 기법이나 활용 업무 등 '성숙도'는 낮아 조속한 도입이 필요한 기업의 유형으로 올바른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 빅데이터 환경 변화에 적극적으로 대응하고 기업의 분석 역량을 제과하기 위한 전략적 대응 방안으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ DIKW에서 ‘관계·패턴을 파악하고 의미를 부여한 것’에 가장 가까운 단계는? 0pt · 정답 1명
○ 빅데이터 3V에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 2명
○ 빅데이터 3V에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 1명
○ CRISP-DM의 Modeling 단계에서 수행하는 활동으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 혼동행렬에서 Precision(정밀도)의 정의로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 연관규칙에서 Lift > 1 인 경우의 해석으로 옳은 것은? 0pt · 정답 2명
○ Lasso 회귀(L1)의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 정형 데이터의 예로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 반정형 데이터에 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 분석 프로젝트 초기에 가장 우선할 활동은? 0pt · 정답 0명
○ 혼동행렬에서 Recall(재현율)의 정의로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 연관규칙에서 Support(지지도)의 해석으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ Ridge 회귀(L2)의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 거버넌스의 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 분석 프로젝트에서 개인정보 처리 원칙으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 여러 분석 과제 중 우선순위를 정할 때 가장 적절한 기준은? 0pt · 정답 0명
○ Apriori 알고리즘의 기본 아이디어로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 실제 음성을 음성이라고 맞춘 비율을 가리키는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 구매 여부(0/1)를 예측할 때 선형회귀보다 로지스틱 회귀가 더 적절한 이유는? 0pt · 정답 0명
○ DIKW에서 ‘관계·패턴을 파악하고 의미를 부여한 것’에 가장 가까운 단계는? 0pt · 정답 0명
○ 빅데이터 3V에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 0명
○ CRISP-DM의 Modeling 단계에서 수행하는 활동으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 혼동행렬에서 Precision(정밀도)의 정의로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 연관규칙에서 Lift > 1 인 경우의 해석으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ Lasso 회귀(L1)의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 웨어하우스의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 하둡 생태계에서 HDFS의 역할로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ ‘다음 달 이탈 고객 확률’을 구하는 분석은? 0pt · 정답 0명
○ ROC 곡선이 그리는 두 축으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ K-means 군집의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 회귀에서 VIF가 매우 크다는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 운영 DB에서 데이터를 뽑아 가공한 뒤 DW에 넣는 전형적 흐름은? 0pt · 정답 1명
○ 마케팅팀 전용으로 좁힌 분석용 데이터 집합을 무엇이라 하는가? 0pt · 정답 0명
○ CRISP-DM에서 모델이 비즈니스 성공 기준을 충족하는지 보는 단계는? 0pt · 정답 0명
○ 스팸이 아닌데 스팸으로 분류된 경우는? 0pt · 정답 0명
○ 의사결정나무 분기에서 노드 불순도를 낮추려 쓰는 지표 예는? 0pt · 정답 1명
○ 한 표본에서 복원추출을 반복해 추정 분포를 근사하는 방법은? 0pt · 정답 0명
○ 회귀분석에서 이분산성에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ K-겹 교차검증(K-fold cross-validation)의 주된 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 연관규칙 분석에서 향상도(Lift)가 1보다 큰 경우에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ L1 규제를 사용하는 Lasso 회귀의 특징으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 시계열 분해에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 편의표본추출을 사용할 때 발생할 수 있는 한계로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ A/B 테스트에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 차원의 저주에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 선형회귀의 회귀계수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 비정형 데이터에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ DIKW의 지식(Knowledge) 단계에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ PII를 활용할 때 주의해야 할 사항으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 아래는 용어와 의미를 서로 연결한 것이다. 다음 중 용어와 의미가 잘못 연결된 것은? 0pt · 정답 9명
○ 분석의 전형적인 의사결정 오류를 로직(논리) 오류와 프로세스 오류로 나눠 보았을 때 각 오류에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? 0pt · 정답 6명
○ 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 처리해주고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어는? 0pt · 정답 9명
○ 내재된 경험을 문서나 매체로 저장하는 것은? 0pt · 정답 11명
○ 빅데이터가 만드는 본질적인 변화에 관한 설명 중 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 8명
○ 아래 보기가 설명하는 빅데이터 활용 기법을 무엇이라 하는가? 0pt · 정답 8명
○ 다음 중 분석 업무 영역에 해당하는 항목으로 보기 어려운 것은? 0pt · 정답 5명
○ 개인정보 보호를 위한 비식별화 기법에 대한 설명으로 가장 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 7명
○ 데이터화(Datafication)와 가장 연관된 기술은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 나머지 항목과 데이터의 성격이 다른 것은? 0pt · 정답 5명
○ DIKW 피라미드 계층 구조에서 '지식(Knowledge)' 단계에 해당하는 예시로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 7명
○ 빅데이터 활용에 필요한 3요소는? 0pt · 정답 2명
○ 트레이딩, 공급, 수요예측은 어느 산업의 분석 애플리케이션 사례인가? 0pt · 정답 2명
○ 빅데이터 활용사례로 가장 부적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 데이터 사이언스에 대한 설명 중 가장 부적절한 것은? 0pt · 정답 6명
○ 의사결정에 필요한 데이터를 모아 일정한 형식으로 정리한 뒤, 조회와 분석에 활용하도록 만든 읽기 전용 저장소를 무엇이라 하는가? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 데이터를 활용해 미래 상황을 예측하거나 의사결정을 지원하는 분석 기법으로 보기 어려운 것은? 0pt · 정답 2명
○ 데이터를 단순히 모아 둔 상태가 아니라, 가공과 분석을 통해 데이터 사이의 관계나 패턴을 파악하고 의미를 부여한 것을 무엇이라고 하는가? 0pt · 정답 2명
○ 제조, 물류, 유통 등 공급 과정에 참여하는 여러 주체가 정보를 공유하고 협력하여 재고, 납기, 상품 흐름 등을 효율적으로 관리하는 기업 내부 데이터 솔루션은 무엇인가? 0pt · 정답 2명
○ 객체지향 개념을 데이터베이스에 적용하여, 데이터를 단순한 표가 아니라 객체 단위로 저장하고 관리하는 데이터베이스 관리 시스템은 무엇인가? 0pt · 정답 1명
○ 관계형 데이터베이스에서 데이터를 정의하고 조회·수정·삭제하기 위해 사용하는 표준 질의 언어는 무엇인가? 데이터베이스 테이블을 만들거나 변경하고, 저장된 데이터를 검색하거나 조작하는 데 사용된다. 0pt · 정답 2명
○ SQL의 SELECT 절에서만 사용 가능한 집계함수이며, 어떤 데이터 타입에도 사용가능한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 빅데이터 환경이 확산되면서 나타난 변화에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 감성 분석의 활용 사례로 보기 어려운 것은? 0pt · 정답 1명
○ 마트나 온라인 쇼핑몰에서 특정 상품을 구매한 고객이 함께 구매하는 상품을 파악하여 추천이나 진열 전략에 활용하는 분석 기법은 무엇인가? 0pt · 정답 1명
○ 고객의 구매 이력, 선호도, 상담 기록 등을 분석하여 고객을 이해하고, 이를 바탕으로 마케팅이나 서비스 전략을 세우는 기업 시스템은 무엇인가? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 다른 항목들과 비교했을 때 데이터의 성격이 가장 다른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 빅데이터 4V에 포함되지 않는 것은? 0pt · 정답 10명
○ 빅데이터 거버넌스 설명 중 옳은 것을 모두 고르시오. 0pt · 정답 7명
○ 소프트웨어 개발을 단계별로 순차 진행하는 모델은? 0pt · 정답 9명
○ 다음 설명이 의미하는 것은? (표준 용어 정의, 명명 규칙 설정, 메타데이터 및 데이터 사전 구축 등) 0pt · 정답 8명
○ 아래 역량은 무엇이라 하는가? 0pt · 정답 9명
○ 프로젝트 위험 관리 계획 수립 시, 위험의 영향력을 줄이거나 발생 가능성을 낮추는 대응 전략은? 0pt · 정답 6명
○ 하향식 접근법(Top-down Approach)의 과제 도출 단계를 올바르게 나열한 것은? 0pt · 정답 6명
○ 다음 중 분석 기획(Analysis Planning) 단계에서 수행하는 Task가 아닌 것은? 0pt · 정답 6명
○ 다음 설명하는 분석 조직 구조는? 0pt · 정답 6명
○ 다음 중 빅데이터 거버넌스에 대한 설명으로 옳은 것만을 모두 고른 것은? 0pt · 정답 5명
○ 다음 중 표본조사에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가? 0pt · 정답 7명
○ 연관분석에서 apriori 함수를 이용해 연관규칙을 생성한 뒤, 생성된 규칙의 내용을 확인할 때 사용하는 함수는 무엇인가? 0pt · 정답 0명
○ 마트 거래 데이터에서 추출된 연관규칙 중 하나인 “치킨 → 맥주”의 신뢰도를 구하시오. 0pt · 정답 5명
○ 로지스틱 회귀모형에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? 0pt · 정답 3명
○ 서열 정보를 기반으로 대상을 구분하는 척도로, 순위나 등급 체계에 사용되는 척도는 무엇인가? 0pt · 정답 4명
○ 변수 선택법에 대한 설명으로 올바른 것은? 0pt · 정답 2명
○ 주성분 분석(PCA)에서 상관행렬(Correlation Matrix)을 사용하는 경우의 설명으로 올바른 것은? 0pt · 정답 2명
○ 시계열 데이터의 구성 요소에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 아래 혼동행렬에서 정밀도(Precision)를 구하면? 0pt · 정답 1명
○ 유의수준(Significance Level) 및 p-값(p-value)에 대한 설명으로 올바른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 측정값 중 등간척도에 해당하는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 계층적 군집 분석의 연결법 중 최장 연결법에 대한 설명으로 올바른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 통계적 추정에서 표본 크기와 신뢰구간에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 회귀분석에서 잔차의 정규성 가정을 검토하는 방법으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 과대적합(Overfitting)을 방지하기 위한 방법으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 연관규칙에서 향상도(Lift) 값에 따른 해석으로 올바른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 주성분 분석에서 아래와 같은 결과가 나왔을 때, 3개의 주성분을 선택하는 근거로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 인공신경망에서 입력값에 가중치를 적용한 후, 해당 결과를 변환하여 다음 층으로 전달하는 함수는 무엇인가? 0pt · 정답 13명
○ k-평균 군집 분석의 한계점과 그에 대한 보완 방법을 연결한 것으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 피어슨(Pearson) 상관계수보다 스피어만(Spearman) 상관계수를 사용하는 것이 더 적절한 경우는? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 모수 검정(Parametric Test)과 비모수 검정(Non-parametric Test)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 이산형 확률분포가 아닌 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 데이터 시각화 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 회귀분석 수행 후 잔차도에서 포물선(U자) 형태가 나타났다. 이에 대한 가장 적절한 조치는 무엇인가? 0pt · 정답 1명
○ 다음 노드의 클래스 분포에 대한 지니(Gini) 지수는 얼마인가? 0pt · 정답 1명
○ 인공신경망에서 은닉층의 노드 수가 지나치게 적을 경우 발생할 수 있는 문제로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 의사결정나무에서 분할 기준으로 지니지수를 사용하는 알고리즘은? 0pt · 정답 1명
○ 비정형 데이터의 예로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 품질 차원 중 완전성(completeness)에 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 분석 설계 단계에서 피해야 할 데이터 누수 예로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ Precision과 Recall이 모두 중요할 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 시계열 정상성(stationarity)의 의미로 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 유의수준 0.05에서 p-value=0.01이면 일반적인 해석은? 0pt · 정답 0명
○ 비정형 데이터의 예 10pt · 정답 0명
○ DIKW의 지식(Knowledge) 10pt · 정답 0명
○ 개인식별정보(PII) 10pt · 정답 0명
○ 분석 과제 정의 10pt · 정답 0명
○ 비지도 학습 10pt · 정답 0명
○ False Negative(FN) 10pt · 정답 0명
○ 데이터 전처리 ) DataFrame에서 결측 행을 제거하는 pandas 메서드로 적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 모델링 ) 과적합 점검을 위해 학습/평가로 나누는 이유로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 평가 ) 양성 1% 불균형 데이터에서 Accuracy만 높은 모델이 위험할 수 있는 이유는? 0pt · 정답 0명
○ 모델링 ) 양성 확률 임계값을 높이면 일반적으로 기대되는 변화는? 0pt · 정답 0명
○ DataFrame에서 결측값을 특정 값으로 채우는 pandas 메서드로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ StandardScaler 사용 시 데이터 누수를 줄이는 방법으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 질병 양성 환자를 놓치면 위험한 상황에서 특히 중요할 수 있는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ cross_val_score를 쓰는 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 사분위수 기반(IQR) 이상치 탐지에서 흔히 쓰는 경계는? 0pt · 정답 0명
○ 불균형 분류에서 train_test_split에 stratify=y를 주는 이유로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 고객 테이블과 주문 테이블을 고객ID로 붙이는 메서드는? 0pt · 정답 1명
○ 컬럼별 결측 비율을 한눈에 보는 코드로 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 이진 분류에서 임계값에 덜 의존하는 변별력 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 결정트리에서 max_depth를 매우 크게 두면? 0pt · 정답 1명
○ 숫자 열의 사분위와 이상치를 빠르게 보는 그림은? 0pt · 정답 1명
○ 클래스 확률을 얻어 임계값을 직접 정하려면? 0pt · 정답 1명
○ DataFrame에서 결측 행을 제거하는 pandas 메서드로 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 고객의 서비스 해지 여부를 예측하는 분류 모델을 개발한 분석가가 전체 데이터를 사용해 모델을 학습한 뒤, 동일한 데이터에서 정확도를 측정했더니 98%라는 높은 성능을 얻었다. 그러나 이 결과만으로 실제 신규 고객에 대해서도 비슷한 성능을 낼 것이라고 판단하기는 어렵다. 따라서 모델 개발 전에 데이터를 학습용과 평가용으로 분리하려고 할 때, 그 주된 목적은? 0pt · 정답 0명
○ 한 금융회사가 전체 거래 중 약 1%만 사기 거래인 데이터를 이용해 탐지 모델을 개발하였다. 어떤 모델이 모든 거래를 정상 거래로 예측했는데도 Accuracy가 약 99%로 나타났다. 이처럼 클래스가 심하게 불균형한 상황에서 Accuracy만을 이용해 모델의 성능을 평가하는 것이 적절하지 않을 수 있는 이유로 가장 알맞은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 분석가가 고객 데이터를 표준화한 뒤 로지스틱 회귀 모델을 학습하려 한다. 그런데 전체 데이터의 평균과 표준편차를 먼저 계산해 표준화를 수행한 후 데이터를 학습용과 평가용으로 나누면, 평가 데이터의 정보가 간접적으로 모델 개발 과정에 반영될 수 있다. 이러한 문제를 줄이기 위해 Scikit-learn의 Pipeline을 이용하는 이유는? 0pt · 정답 0명
○ 온라인 쇼핑몰 데이터를 탐색하던 분석가가 고객의 월평균 사이트 방문 시간과 월평균 구매금액이 서로 어떤 관계를 가지는지 확인하려 한다. 산점도를 통해 두 변수의 관계를 시각적으로 살펴본 뒤, 관계의 방향과 강도를 하나의 수치로 요약하고자 할 때 가장 적절한 방법은? 0pt · 정답 0명
○ 한 의료기관은 질병 발생 확률을 출력하는 이진 분류 모델을 사용하고 있으며, 현재 예측 확률이 0.5 이상이면 환자를 양성으로 분류하고 있다. 그런데 불필요한 추가 검사를 줄이기 위해 양성으로 판정하는 기준을 0.5에서 0.8로 높이는 방안을 검토하고 있다. 다른 조건이 동일하다고 할 때 일반적으로 기대할 수 있는 변화로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 완전히 같은 행이 여러 개일 때 하나를 남기는 메서드는? 0pt · 정답 0명
○ 값을 0~1 구간으로 선형 변환하는 스케일러는? 0pt · 정답 0명
○ 회귀에서 오차의 절대값 평균은? 0pt · 정답 0명
○ 실험 재현을 위해 train_test_split에 넘기는 인자로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 범주형 컬럼의 값별 개수를 볼 때 쓰는 메서드는? 0pt · 정답 0명
○ 불균형·임계값 튜닝 때 필수다. 0pt · 정답 0명
○ Series/DataFrame 각 원소(또는 행)에 파이썬 함수를 적용할 때 쓰는 것은? 0pt · 정답 0명
○ Associate) LabelEncoder를 train+test 전체에 fit하면 생기는 문제는? 0pt · 정답 0명
○ Associate) 양성으로 예측한 것 중 실제 양성의 비율을 보는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ Associate) 특성별 평균 0, 분산 1로 맞추는 스케일러는? 0pt · 정답 0명
○ Associate) 여러 수치형 변수 쌍의 관계를 한눈에 보려 할 때 쓰는 것은? 0pt · 정답 0명
○ Associate) 오른쪽 꼬리가 긴 수치형 결측을 대치할 때 평균보다 종종 선호되는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 이진 분류모형에서 양성 클래스로 판정하는 임계값을 높였을 때 일반적으로 나타나는 변화로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 회귀모형을 평가할 때 사용하는 결정계수 (R^2)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ StratifiedKFold에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 피어슨 상관계수가 -1에 가까운 두 변수에 대한 해석으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 학습 데이터와 평가 데이터에 StandardScaler를 적용하는 방법으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 전처리기와 머신러닝 모델을 결합한 Pipeline을 사용할 때 데이터 누수를 방지하는 방법으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ Random Forest에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ Missing Indicator를 사용하는 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 머신러닝 실험 로그에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ pandas의 dropna() 함수에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ pandas의 duplicated() 함수에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ Ordinal Encoding을 적용할 때 주의할 점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 긴 형태(날짜, 지표명, 값)를 지표명별 컬럼으로 펼칠 때 쓰는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 선형 모델에 제곱·교차항을 넣으려면? 0pt · 정답 0명
○ 맞힌 클래스에 높은 확률을 줄수록 좋아지는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ early stopping의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 오른쪽 꼬리가 긴 분포를 가리키는 말은? 0pt · 정답 0명
○ SMOTE의 개념으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ Pandas dropna() 10pt · 정답 0명
○ Pandas duplicated() 10pt · 정답 0명
○ Ordinal Encoding 10pt · 정답 0명
○ MinMaxScaler 10pt · 정답 0명
○ 베이스라인 모델 10pt · 정답 0명
○ 과적합(Overfitting) 10pt · 정답 0명
○ 다음 중 빅데이터 플랫폼의 빅데이터 수집기술이 아닌 것은? 0pt · 정답 15명
○ 다음 중 딥러닝 분석 기법이 아닌 것은? 0pt · 정답 12명
○ 개인정보보호에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 11명
○ 다음 중 데이터 유형에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 12명
○ 다음 보기에서 설명하는 빅데이터 플랫폼 구조의 계층은? 0pt · 정답 10명
○ 다음 중 분석 대상과 분석 방식을 고려한 과제 도출 방식에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 12명
○ 다음 중 데이터 웨어하우스의 특징과 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 10명
○ 전이학습(Transfer Learning)에 대해 올바르게 설명하고 있는 것은? 0pt · 정답 12명
○ 빅데이터 분석 프로세스로 옳은 것은? 0pt · 정답 10명
○ 소규모 단위로 데이터를 분리하여 구축하고 활용하는 방식으로, 특정 주제(예: 고객, 재무, 상품 등) 중심의 분석 환경을 구성하는 것은 무엇인가? 0pt · 정답 8명
○ 다음 중 Clustering에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 5명
○ 다음 중 NoSQL 데이터베이스의 특징으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 설명에 해당하는 데이터 수집 방식은 무엇인가? 0pt · 정답 5명
○ 데이터의 이상치를 판별하기 위해 사분위수 범위(IQR)를 사용할 때, 이상치로 판단하는 기준 구간으로 옳은 것은? (단, Q1은 1사분위수, Q3은 3사분위수) 0pt · 정답 7명
○ 왜도(Skewness)에 대한 설명 중 옳은 것은? 0pt · 정답 6명
○ 피어슨 상관계수에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 8명
○ 데이터의 전체적인 분포를 한눈에 파악하기 가장 적합한 시각화 도구는? 0pt · 정답 6명
○ 다음 중 연속확률분포에 속하지 않는 분포는? 0pt · 정답 7명
○ 산점도(Scatter Plot)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 박스 플롯(Box Plot)의 구성 요소와 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 이상치에 가장 민감하게 반응하는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 데이터가 어떤 모양으로 퍼져 있는지, 즉 '분포'를 확인하기 위해 막대 형태로 빈도를 나타내는 시각화 도구는? 0pt · 정답 1명
○ 다중공선성을 확인할 때, 보통 이 지표가 10 이상이면 "아, 문제 있네"라고 판단하는데, 이 지표의 이름은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 스킬에 대해 옳게 연결된 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 수집된 데이터의 일부에만 라벨(Label)이 있는 경우 적용 가능한 데이터 학습 방법은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 분석 데이터 수집 시 고려사항으로 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 기존 데이터에 노이즈를 추가하여 데이터 비식별화 후 데이터 분석을 수행하는 방법은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 거대 언어 모델에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 하둡(Hadoop)에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 텍스트 마이닝의 일반적인 수행 절차로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 회귀분석의 기본 가정에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 표본의 수가 n이고 독립변수의 수가 k인 다중회귀모형에서, 잔차제곱합(SSE)의 자유도로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 분산분석(ANOVA)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음과 같은 특성을 갖고 있는 반정형 데이터의 종류로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 오토샤딩(Auto-Sharding)을 사용하며, 처리속도가 빠른 NoSQL DB의 종류로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 기업 분석 수준 진단 항목으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 CRISP-DM 분석 방법론의 분석절차로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 하둡분산파일시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 빅데이터의 특징 5V에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 주성분 분석(PCA)을 수행하기 전, 각 변수들의 측정 단위(Scale) 차이로 인해 분산이 상대적으로 큰 특정 변수가 주성분 결정에 과도하게 큰 영향을 미치는 현상을 방지하기 위해 수행해야 하는 전처리 작업으로 가장 알맞은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 데이터 수집 시 표본을 추출하려고 한다. 모집단이 성별, 연령대처럼 여러 개의 서로 다른 이질적인 하위 집단으로 구성되어 있을 때, 각 집단 내에서는 동질성이 높지만 집단 간에는 이질성이 높은 특징을 이용해 각 집단의 크기에 비례하여 표본을 무작위로 추출하는 방법은? 0pt · 정답 0명
○ 분류 모델을 구축하기 위해 데이터를 확인한 결과, 정상 데이터에 비해 특정 이상 탐지 대상 데이터가 극도로 적은 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제가 발견되었다. 이를 해결하기 위해 소수 클래스 데이터의 K-최근접 이웃(K-NN)을 찾아 그 선분 사이에 가상의 데이터를 새롭게 생성하는 샘플링 기법은 무엇인가? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 성질이 다른 분포 하나는 무엇인가? 0pt · 정답 1명
○ 데이터 전처리 과정에서 특정 변수에 존재하는 결측치(Missing Value)를 모두 해당 변수의 평균값으로 일괄 대체하는 '단순 평균 대치법(Mean Imputation)'을 적용했다. 결측치를 제외하고 계산했던 원래 데이터의 통계량과 비교했을 때, 대치 완료 후 데이터셋에서 나타나는 통계적 지표의 변화로 가장 올바른 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 다층 퍼셉트론(MLP) 학습 시 출력층에서 계산된 오차를 은닉층 방향으로 전달하여 가중치를 수정하는 알고리즘은? 0pt · 정답 2명
○ 인공신경망에서 입력값에 가중치를 적용한 후, 해당 결과를 변환하여 다음 층으로 전달하는 함수는 무엇인가? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 인공신경망의 활성함수로 일반적으로 사용되지 않는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 SVM(Support Vector Machine)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 비지도 학습의 군집분석 기법에 대한 설명으로 잘못된 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상호관계를 설명한 것으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 관계형 데이터베이스를 하둡 기반으로 전환하고자 할 때, 이를 수행하기에 가장 적절한 직무로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 테이블 형태로 구조화되어 있지 않지만 메타데이터의 특성을 갖고 있는 데이터로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 총계처리 기법의 단점으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터 및 자원 할당 관리, 빅데이터 어플리케이션 실행을 위한 서비스 제공을 하는 빅데이터 플랫폼 계층 구조로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 병렬 DBMS의 특성으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 하나 이상의 데이터 소스로부터 정형데이터를 추출 및 가공하여 데이터 웨어하우스 등 다양한 응용시스템에 저장하는 기술은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 관계형 데이터베이스를 하둡 기반으로 전환하고자 할 때, 이를 수행하기에 가장 적절한 직무로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 테이블 형태로 구조화되어 있지 않지만 메타데이터의 특성을 갖고 있는 데이터로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 특정 분야에서 학습된 신경망을 다른 분야의 신경망 학습에 활용하기 위한 방법으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 여러 시스템으로부터 필요한 원천 데이터를 추출, 변환하여 적재하기 위한 기술로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 병렬 DBMS의 특성으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 빅데이터 특징 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 결측치 처리 방법으로 가장 거리가 먼 것은? 0pt · 정답 1명
○ 불균형 분류에서 Precision과 Recall을 함께 볼 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ K-fold 교차검증의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 이진 분류에서 AUC=0.5에 가까운 모델의 해석으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 빅데이터 3V 중 Velocity의 의미로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 범주형 변수를 모델 입력용 수치로 바꾸는 작업으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 학습 데이터에는 잘 맞지만 평가에서 크게 떨어지는 현상과 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ Precision이 특히 중요한 상황으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 최종 모델의 일반화 성능을 '한 번만' 보고 싶을 때 남겨 두는 집합은? 0pt · 정답 0명
○ 심한 클래스 불균형에서 ROC-AUC만 보고 판단할 때 유의점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 빅데이터 분석 기획에서 가장 먼저 합의할 항목으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ K-means나 로지스틱(규제)에서 스케일링이 중요한 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 배깅(Bagging)의 핵심 아이디어로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 회귀에서 큰 오차에 더 민감한 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 일별 수요 예측에서 랜덤 셔플 분할이 위험한 이유는? 0pt · 정답 0명
○ 분류 확률의 품질을 평가할 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 빅데이터 특징 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 결측치 처리 방법으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 학습 데이터에서는 매우 높은 정확도를 보이지만 검증 데이터에서는 성능이 크게 하락하는 모델이 있다. 이 모델의 일반화 성능을 개선하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 희귀 질병 환자를 탐지하는 분류모형 A의 Precision은 0.80, Recall은 0.50이다. 양성 클래스에 대한 Precision과 Recall을 하나의 값으로 균형 있게 평가하고자 할 때 가장 적절한 지표와 그 값에 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 동일한 데이터셋에서 두 분류모형의 일반화 성능을 비교하려 한다. 단일 학습·검증 데이터 분할 결과가 데이터 분할 방식에 따라 크게 달라지는 상황에서 K-fold 교차검증을 사용하는 주된 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 두 이진 분류모형을 평가한 결과, 모형 A의 AUC는 0.52이고 모형 B의 AUC는 0.86이었다. 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 빅데이터 분석 윤리로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 지역 비율을 유지한 채 표본을 뽑는 방법은? 0pt · 정답 0명
○ 단일 결정트리 대비 랜덤포레스트의 장점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 이상치 오차에 상대적으로 덜 민감한 회귀 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 학습 데이터 수를 늘려도 학습·검증 오차가 둘 다 높으면? 0pt · 정답 0명
○ 트리 모델의 feature importance 해석 시 유의점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 수집 데이터의 오류·편향·노이즈 이슈를 가리키는 특성은? 0pt · 정답 0명
○ 회귀에서 설명변수끼리 상관이 커 계수 해석이 흔들릴 때 의심하는 것은? 0pt · 정답 0명
○ SVM이 초평면을 고를 때 추구하는 것으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 예측 오차를 실제값 대비 %로 평균 내는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 튜닝용 CV 안에 평가용 CV를 두어 낙관 편향을 줄이는 설계는? 0pt · 정답 0명
○ 배치로 한 번에 학습하지 않고 스트림으로 모델을 갱신하는 방식은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 하이퍼파라미터에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 시계열 데이터를 무작위로 섞은 뒤 학습 데이터와 평가 데이터로 분할할 때 발생할 수 있는 문제로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 군집분석 결과를 평가할 때 실루엣 계수를 사용하는 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 평균절대오차(MAE)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 모형에서 산출한 변수 중요도를 해석할 때 주의해야 할 점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 머신러닝 Pipeline에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 배치 스코어링을 사용하는 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 드리프트에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 성공 KPI가 부재할 때 발생할 수 있는 문제로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ API Rate Limit에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ MAR 결측 메커니즘에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ MapReduce 대비 Spark가 반복 연산에 유리한 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 오른쪽 꼬리가 긴 금액 변수에 자주 쓰는 변환은? 0pt · 정답 0명
○ 그래디언트 부스팅의 기본 아이디어로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 군집 품질을 한 숫자로 볼 때 자주 쓰는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 딥러닝에서 Dropout의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 모델이 0.8이라고 한 사례의 실제 양성 비율이 0.5라면? 0pt · 정답 0명
○ 분석 프로젝트의 KPI 10pt · 정답 0명
○ API Rate Limit 10pt · 정답 0명
○ MAR 결측 메커니즘 10pt · 정답 0명
○ 데이터 스케일링과 누수 10pt · 정답 0명
○ 클래스 불균형과 Accuracy 10pt · 정답 0명
○ 앙상블 학습 10pt · 정답 0명
○ 유스케이스 다이어그램의 주된 목적은? 0pt · 정답 0명
○ 스택(Stack)의 특징으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 라운드 로빈 스케줄링의 핵심은? 0pt · 정답 1명
○ OSI 7계층에서 TCP·UDP가 속하는 계층은? 0pt · 정답 1명
○ 시퀀스 다이어그램의 주된 목적은? 0pt · 정답 0명
○ 큐(Queue)의 특징으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ LEFT OUTER JOIN의 결과로 가장 적절한 설명은? 0pt · 정답 1명
○ 교착상태(Deadlock) 발생 조건에 해당하지 않는 것은? 0pt · 정답 1명
○ OSI 7계층에서 IP가 속하는 계층은? 0pt · 정답 1명
○ 제1정규형(1NF)에서 제거하려는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 이진 트리 전위 순회(preorder) 순서는? 0pt · 정답 0명
○ 인덱스 사용 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 세마포어의 주된 용도는? 0pt · 정답 0명
○ www.example.com 을 IP로 바꾸는 시스템은? 0pt · 정답 1명
○ BCNF가 3NF보다 강한 조건으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 유스케이스 다이어그램의 주된 목적은? 0pt · 정답 1명
○ 스택(Stack)의 특징으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ INNER JOIN의 결과로 가장 적절한 설명은? 0pt · 정답 1명
○ 세 프로세스 P1, P2, P3가 순서대로 준비 큐에 들어왔으며 CPU 실행 시간은 각각 5, 3, 1이다. Round Robin 스케줄링에서 시간 할당량(Time Quantum)이 2일 때, 처음부터 네 번째 CPU 할당까지의 실행 순서로 가장 적절한 것은? (단, 문맥 교환 시간은 무시) 0pt · 정답 0명
○ 네트워크 통신 과정에서 한 계층이 다음과 같은 기능을 담당한다고 한다: 송신지와 수신지의 프로세스 간 통신 지원, 포트 번호를 이용한 응용 프로그램 식별, TCP를 통한 신뢰성 있는 데이터 전송 또는 UDP를 통한 비연결형 전송. 이 기능이 해당하는 OSI 7계층은? 0pt · 정답 1명
○ STUDENT(학생번호, 학과번호, 학과명) 테이블에서, 함수적 종속은 학생번호 → 학과번호, 학과번호 → 학과명이다. 학생번호가 기본키라고 할 때, 이 테이블을 제3정규형(3NF)으로 변환해야 하는 주된 이유는? 0pt · 정답 1명
○ 소프트웨어 아키텍처 4+1 뷰에서 ‘+1’에 해당하는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 뷰를 쓰는 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 가상 메모리의 효과로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ HTTPS가 HTTP와 다른 점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 강좌를 개설하려면 수강생이 한 명은 있어야 해서 빈 강좌를 못 넣는 현상은? 0pt · 정답 1명
○ 업무 처리 흐름과 분기·병렬을 나타낼 때 적합한 UML은? 0pt · 정답 0명
○ 가장 나중에 넣은 데이터가 먼저 나오는 구조는? 0pt · 정답 0명
○ 주문.고객번호가 고객.고객번호를 반드시 참조하게 하는 제약은? 0pt · 정답 0명
○ I/O 완료 등으로 CPU가 하던 일을 잠시 멈추고 처리하는 메커니즘은? 0pt · 정답 0명
○ 연결 설정 없이 빠르게 패킷을 보내는 전송 계층 프로토콜은? 0pt · 정답 0명
○ 조인을 줄이려 컬럼을 중복 저장할 때의 트레이드오프로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 운영체제에서 발생하는 교착상태에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 메모리 관리 장치인 MMU의 주된 역할로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 절대 경로와 상대 경로의 차이에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ TCP를 신뢰성이 필요한 데이터 통신에 사용하는 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 사설 네트워크에서 사용할 수 있도록 지정된 IPv4 주소 범위를 모두 올바르게 나열한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 저장 데이터 암호화에 대한 설명과 적용 시 주의사항으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 통합 테스트에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 소프트웨어 형상관리의 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ HTTP 404 상태 코드에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 비기능 요구사항에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 싱글톤 패턴에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ Queue의 FIFO 특성에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 모듈 하나를 독립적으로 검증하는 테스트는? 0pt · 정답 1명
○ 퀵 정렬의 평균 시간 복잡도로 널리 알려진 것은? 0pt · 정답 0명
○ INSERT/UPDATE/DELETE 발생 시 자동으로 실행되는 DB 객체는? 0pt · 정답 0명
○ 프로세스와 스레드의 차이로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 방화벽의 기본 역할로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 정규화의 주된 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 비기능 요구사항 10pt · 정답 0명
○ 싱글톤(Singleton) 패턴 10pt · 정답 0명
○ Queue의 FIFO 구조 10pt · 정답 0명
○ 정렬 알고리즘 시간 복잡도 10pt · 정답 0명
○ READ COMMITTED 10pt · 정답 0명
○ 인덱스 과다 생성의 비용 10pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터 모델링의 세 가지 단계 중 ‘개념적 데이터 모델링’의 특징으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 22명
○ 속성의 분류 중 속성의 특성에 따른 분류가 아닌 것은? 0pt · 정답 18명
○ 다음은 식별자의 특징 중 무엇을 설명하고 있는가? 0pt · 정답 15명
○ 다음 중 엔터티의 특징이 아닌 것은? 0pt · 정답 12명
○ 트랜잭션의 특징 중 보기는 무엇을 설명하고 있는가? 0pt · 정답 12명
○ NULL에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 13명
○ 다음 식별자에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 13명
○ 다음 중 SQL SELECT문의 문법 및 실행 순서에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 10명
○ SQL의 종류와 해당하는 명령어를 연결한 것 중 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 10명
○ 함수의 실행 결과로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 8명
○ SQL문을 실행했을 때 문법 오류(Syntax Error)가 발생하는 부분으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 7명
○ 다음의 함수 실행 결과 중 틀린 것은? 0pt · 정답 6명
○ 다음 SQL 중 실행 결과가 다른 것은? 0pt · 정답 5명
○ 다음 중 GROUP BY절을 활용한 데이터 그룹화 및 집계 처리에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 5명
○ 다음 중 실행 시 오류가 발생하는 구문은? 0pt · 정답 5명
○ 아래 쿼리 중 결과값이 다른 하나는? 0pt · 정답 5명
○ 다음 출력 결과로 가장 알맞은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 데이터베이스 유저 및 권한 관리에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 데이터 모델링의 유의점 중 "비유연성"을 줄이기 위한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 "논리적 데이터 모델링" 단계에서 주로 수행하는 작업으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 정규화를 수행하는 주요 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 제1정규형에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 설명에 해당하는 관계 구성 요소는? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 식별관계와 비식별관계에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 물리적 데이터 모델링 단계에서 주로 고려하는 내용으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 실행 결과로 옳은 것은? 0pt · 정답 4명
○ 다음 중 실행 결과로 옳은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 JOIN 결과가 다른 하나는? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 윈도우 함수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 ORDER BY와 ROWNUM에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 OUTER JOIN에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 집합 연산 결과가 다른 하나는? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 HAVING절을 올바르게 사용한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 NULL처리 결과가 다른 하나는? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 데이터 모델링 시 유의할 점으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 3명
○ 주식별자의 특징으로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 설명에 해당하는 속성은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 교집합에 해당하는 SQL 집합 연산자는?? 0pt · 정답 1명
○ 다음 SQL의 빈칸에 들어갈 함수로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 설명에 해당하는 관계 구성 요소는? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 JOIN 결과가 다른 하나는? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 윈도우 함수에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 사용자와 권한에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 다음 중 데이터 모델링의 3가지 관점으로 올바른 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 후보키에 대한 설명으로 가장 올바른 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 SQL 실행 결과로 반환되는 행의 수는? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 WHERE절과 HAVING절에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 SQL 실행 결과로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 DDL에 해당하는 명령어로만 묶인 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 설명에서 해당하는 엔티티 분류로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 3명
○ 다음 중 속성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음이 설명하는 데이터 무결성의 종류는? 0pt · 정답 0명
○ 다음 GROUP BY에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ ORDER BY에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 순수 관계 연산자로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 테이블 구조 변경에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 뷰에 대한 설명 중 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 외래키에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 중 3단계 스키마 구조와 데이터 독립성에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 2명
○ 이 경우 가장 적절한 슈퍼타입·서브타입 물리 모델 변환 방식은? 0pt · 정답 1명
○ 관리 편의성과 조회 범위 축소를 위해 가장 적절한 테이블 분할 방법은? 0pt · 정답 1명
○ 논리 데이터 모델에서 가장 직접적으로 정의해야 하는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 가장 적절한 SQL은? 0pt · 정답 0명
○ 최상위 관리자부터 하위 사원 방향으로 조직도를 조회하는 SQL로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 가장 적절한 SQL은? 0pt · 정답 0명
○ 가장 적절한 SQL은? 0pt · 정답 0명
○ 학생(학번, 이름, 학과코드, 학과명)에서 학과명이 학과코드에만 종속될 때 위반하는 정규형은? 0pt · 정답 2명
○ 본질식별자와 인조식별자 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ A LEFT JOIN B ON A.id=B.id WHERE B.id IS NULL 결과와 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ WHERE와 HAVING에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ COALESCE(NULL, NULL, 7, 2) 결과는? 0pt · 정답 0명
○ RANK() OVER (ORDER BY score DESC)에서 score가 100,100,90이면 순위는? 0pt · 정답 0명
○ 복합키 (학번, 과목코드, 성적, 학생명)에서 학생명이 학번에만 종속될 때 주로 위반하는 정규형은? 0pt · 정답 1명
○ 부서(1)와 사원(N) 관계에서 FK를 두는 위치로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ A INNER JOIN B와 A LEFT JOIN B의 차이로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ SELECT DISTINCT dept FROM emp 와 가장 유사한 목적의 구문은? 0pt · 정답 0명
○ 점수에 따라 '합격'/'불합격'을 만드는 SQL로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC)에서 score가 100,100,90이면 순위는? 0pt · 정답 0명
○ 반정규화를 수행하는 주된 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음의 의미로 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음에서 WITH의 역할은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 조건과 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ 트랜잭션에서 COMMIT의 의미로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 쿼리가 주로 쓰이는 목적은? 0pt · 정답 0명
○ 학생(학번, 이름, 학과코드, 학과명)에서 학과명이 학과코드에만 종속될 때 위반하는 정규형은? 0pt · 정답 0명
○ 본질식별자와 인조식별자 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ A LEFT JOIN B ON A.id=B.id WHERE B.id IS NULL 결과와 가장 가까운 것은? 0pt · 정답 0명
○ WHERE와 HAVING에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ COALESCE(NULL, NULL, 7, 2) 결과는? 0pt · 정답 0명
○ RANK() OVER (ORDER BY score DESC)에서 score가 100,100,90이면 순위는? 0pt · 정답 0명
○ SELECT 절 스칼라 서브쿼리가 지켜야 할 제약으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 뷰(VIEW)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 특정 사용자에게 SELECT 권한을 주는 구문으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ WHERE score BETWEEN 70 AND 80 과 같은 의미는? 0pt · 정답 0명
○ 부서별 매출 합을 각 행에 붙이려면 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 '행위 엔터티'에 해당하는 것으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 같은 고객주소가 여러 주문 행에 중복 저장된 뒤 일부만 수정되면 발생하는 이상은? 0pt · 정답 0명
○ PRIMARY KEY와 UNIQUE 제약의 차이로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ DELETE와 TRUNCATE의 차이로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 어떤 날짜에서 3개월 후를 구할 때 가장 적절한 접근은? 0pt · 정답 0명
○ 인덱스에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 매출 상위부터 4개 구간으로 나눌 때 쓰는 함수로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 식별 관계(Identifying Relationship)의 특징으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 나이 컬럼이 0 이상이어야 할 때 쓰는 제약으로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 두 결과 집합에 공통으로 있는 행만 남기려면? 0pt · 정답 0명
○ 문자열 '2026-09-14'를 DATE 형으로 바꿀 때 쓰는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 사원-상사처럼 같은 테이블 계층을 조회할 때 쓰는 조인은? 0pt · 정답 0명
○ 현재 행 기준 '다음 달 매출'을 같은 결과행에 붙이려면? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 NOT EXISTS를 이용한 반조인의 결과에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 ROLLBACK에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 SEQUENCE와 IDENTITY에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 함수 기반 인덱스를 활용하기에 가장 적절한 상황은? 0pt · 정답 0명
○ 대용량 테이블을 파티션으로 분할하여 관리할 때 기대할 수 있는 효과로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ LEFT OUTER JOIN에서 오른쪽 테이블에 대한 필터 조건의 위치를 변경할 때 주의해야 할 사항으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ NULLS FIRST와 NULLS LAST의 기능으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ SQL의 ROWS 프레임을 사용하는 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ EQUI JOIN에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 관계의 차수(Degree)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 선택적 참여(Optional Participation)에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 슈퍼타입과 서브타입 모델링 시 고려할 사항으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 외래키에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 함수의 결과로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 SQL 분류로 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 정규화에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 다음 SQL 실행 결과로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 SQL 실행 결과로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 모델링의 '속성(Attribute)'에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 데이터 모델링의 개념 중 '도메인(Domain)'에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 데이터 모델링의 '관계(Relationship)' 표기법에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 데이터 모델링의 '식별자(Identifier)'에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터 모델링의 정규화(Normalization) 단계에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 데이터 모델링의 '관계(Relationship)' 특성 및 유형에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 데이터베이스의 '트랜잭션(Transaction)'과 ACID 특성에 대한 설명으로 가장 올바르지 않은 것은? 10pt · 정답 0명
○ 관계의 차수(Degree) 10pt · 정답 0명
○ 선택적 참여(Optional Participation) 10pt · 정답 0명
○ 슈퍼타입·서브타입 모델링 10pt · 정답 0명
○ 속성의 도메인(Domain) 10pt · 정답 0명
○ SQL VIEW 10pt · 정답 0명
○ MERGE 사용 시 주의점 10pt · 정답 0명
○ 경영정보시각화(BI)의 핵심 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 월별 매출 추세를 보여줄 때 가장 적합한 시각화는? 0pt · 정답 1명
○ 대시보드 디자인으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 전체 매출 중 채널별 구성비를 볼 때 해석 포인트로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 파이 차트 사용이 부적절한 경우는? 0pt · 정답 1명
○ KPI의 설명으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 지점별 매출을 비교할 때 가장 적합한 시각화는? 0pt · 정답 1명
○ 색각 이상을 고려한 대시보드 디자인으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 극단값이 많은 소득 분포를 요약할 때 평균보다 자주 권장되는 것은? 0pt · 정답 1명
○ 연도 합계에서 분기·월로 내려가 보는 탐색을 무엇이라 하는가? 0pt · 정답 1명
○ 서로 단위가 다른 두 지표를 이중 축으로 그릴 때 유의점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 1명
○ 경영진 대시보드 구성 순서로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 1명
○ 요일×시간대 주문 밀도를 한눈에 볼 때 적합한 시각화는? 0pt · 정답 0명
○ 적자=빨강, 흑자=파랑처럼 쓰는 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 올해 3월 매출을 지난해 3월과 비교하는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 차트 위를 가리킬 때 상세 값이 뜨게 하는 요소는? 0pt · 정답 0명
○ 경영정보시각화(BI)의 핵심 목적으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 한 기업이 최근 3년간의 월별 매출 변동과 계절적 패턴을 파악하고자 한다. 각 월의 정확한 매출액뿐 아니라 시간의 흐름에 따른 상승·하락 추세를 강조하려 할 때 가장 적절한 시각화는? 0pt · 정답 0명
○ 경영진용 매출 대시보드를 설계할 때 시각적 인지 부하를 낮추면서 중요한 정보를 빠르게 파악하도록 하기 위한 방법으로 가장 적절하지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 어느 기업의 전체 매출이 20억 원이고, 온라인 채널 매출이 6억 원이었다. 다음 중 온라인 채널의 매출 구성비와 그 해석으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 대시보드에서 사용자가 ‘최근 1개월’, ‘최근 3개월’, ‘최근 1년’ 중 하나를 선택하면 모든 관련 차트의 데이터 범위가 이에 맞게 변경되도록 구현하고자 한다. 이에 가장 적합한 기능은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 파이 차트의 사용이 가장 부적절한 상황은? 0pt · 정답 0명
○ 일 마감 지표를 분 단위로 새로고침해야 하는 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 고객 연령의 분포 모양을 볼 때 적합한 시각화는? 0pt · 정답 0명
○ 지점 매출 막대를 가나다순 대신 매출 내림차순으로 두는 이유는? 0pt · 정답 0명
○ 그룹별 분포와 이상치를 같이 볼 때 자주 쓰는 차트는? 0pt · 정답 0명
○ ‘상위 N개 제품만 보기’를 슬라이더로 조절할 때 쓰는 요소는? 0pt · 정답 0명
○ 지점 코드만 있고 위치 정보가 없을 때 지도 차트가 부적절한 이유는? 0pt · 정답 0명
○ 현업 사용자가 직접 대시보드를 조합·탐색하는 BI 형태는? 0pt · 정답 0명
○ 시간에 따른 구성비 변화를 면적으로 강조할 때 적합한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 색 범례 배치로 더 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 같은 달에 가입한 사용자를 묶어 잔존을 보는 분석은? 0pt · 정답 0명
○ 매출/수량처럼 원본에 없는 지표를 대시보드에서 만들 때 쓰는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 같은 차트 형을 카테고리별로 쪼개 나란히 비교하는 기법은? 0pt · 정답 0명
○ 다음 중 데이터를 활용하여 의사결정을 지원하는 스토리를 구성하는 순서로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 모바일 환경에서 KPI 대시보드를 설계할 때 가장 우선적으로 고려해야 할 사항은? 0pt · 정답 0명
○ 대시보드에 데이터 갱신 시각을 표시하는 방법으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 데이터 분석에서 박스플롯을 사용하는 주된 이유로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 지역별 사건 발생 건수를 절대 건수로 지도에 표현할 때 주의해야 할 점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 정확한 값의 비교를 위해 표를 사용할 때 고려해야 할 한계와 보완 방법으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 대시보드에서 과도한 애니메이션 사용의 문제점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 시각화에서 낮은 색상 대비의 문제점으로 가장 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ KPI를 비교하는 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 운영 대시보드의 주요 목적에 대한 설명으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 도넛 차트를 지나치게 사용할 때 발생할 수 있는 문제로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 적색과 녹색만으로 정보를 구분할 때의 문제점으로 옳은 것은? 0pt · 정답 0명
○ 시각화 정보가 의사결정에 쓰이려면 빠져선 안 되는 것은? 0pt · 정답 0명
○ 카테고리-상품 계층의 매출 비중을 면적으로 볼 때 적합한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 핵심 KPI 숫자를 회색 배경에 연한 회색으로 두면? 0pt · 정답 0명
○ 5년간 매출의 연평균 성장률을 한 숫자로 요약하는 지표는? 0pt · 정답 0명
○ 자주 보는 ‘서울·지난달’ 필터 상태를 저장해 두는 기능은? 0pt · 정답 0명
○ 범주를 색만으로 구분하지 않고 모양도 같이 쓰는 이유로 적절한 것은? 0pt · 정답 0명
○ 운영 대시보드 10pt · 정답 0명
○ 도넛 차트의 한계 10pt · 정답 0명
○ 색각 접근성 10pt · 정답 0명
○ Y축 절단의 주의점 10pt · 정답 0명
○ 크로스필터(Cross-filtering) 10pt · 정답 0명
○ 평균의 평균 10pt · 정답 0명
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