ADsP PART 2 기출 오답

오답 + 헷갈렸던 선지 한 번에 구분없이 정리함

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31회

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32회

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33회

오답: 9, 10

9번) 빅데이터 분석 방법론

분석 기획 → 데이터 준비  → 데이터 분석  → 시스템 구현

분석 기획 단계: 프로젝트 정의 및 계획 수립, 프로젝트 위험 계획 수립, 비즈니스 이해 및 범위 설정

-필요 데이터의 정의는 데이터 준비 과정에 해당

 

10번) 빅데이터 분석 방법론 _ 계층적 프로세스 모델

Task는 단계를 구성하는 단위활동으로 Input, Output으로 구성된 단위 프로세스이다 (X)

3계층	설명
단계 (Phase)	-최상위 단계로 프로세스 그룹을 통해 완성된 단계별 산출물을 생성한다. -빅데이터 분석을 위한 절차 -각 단계에는 고객에게 제공될 산출물의 기준선 (baseline)을 설정 -각 단계는 여러 개의 태스크로 구성됨
태스크 (Task)	-각 단계별로 수행해야하는 단위 활동 -각 태스크는 물리/논리 단위로 품질 검토의 항목이 될 수 있음
스탭 (Step)	-마지막 계층 -WBS(Work Breakdown Structure)에서 1~2주 이내에 완료 가능한 산출물을 의미하는 Work Package에 해당 -입력자료  → 도구  → 출력자료로 구성된 단위 프로세스

 

11번) 분석 과제 우선순위 선정 매트릭스

-시급성 판단기준: 전략도 중요도, 목표 가치
-난이도 판단기준: 데이터 획득 비용, 기업의 분석 수준, (복잡도?)

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34회

오답: 13, 15

10) 분석 준비도_분석 기법 영역

업무별 적합한 분석 기법 사용, 분석 업무 도입 방법론 사용, 분석기법 라이브러리 사용, 분석기법 효과성 평가 및 정기적 개선

11) 분석 마스터플랜은 순차적 진행

13) CRISP-DM

-업무 이해 단계: 비즈니스 관점에서 프로젝트의 목적과 요구사항을 이해한다

-데이터 준비 단계: 수집된 데이터에서 분석기법에 적합한 데이터 세트를 편성한다 (KDD의 변환)

-모델링 단계: 다양한 모델링 기법과 알고리즘을 선택하고 파라미터를 최적화한다

-평가 단계: 업무에 맞게 모델링이 잘 되었는지 확인하고, 모델링이 적합하지 않을 경우 모델링 단계로 돌아와 모델링 수행 업무 이해 단계로 돌아감

15) 빅데이터 분석 방법론 _ 

추가적인 데이터 확보가 필요한 경우 반복적인 피드백을 수행하는 구간: 데이터 준비 ~ 데이터 분석

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35회

오답: 9, 13, 15

9) 데이터 거버넌스의 구성 요소

데이터 거버넌스 체계 요소

데이터 표준화	-데이터 표준 용어 설정, 명명 규칙 수립, 메타 데이터 구축, 데이터 사전 구축, 데이터 생명주기 관리 등
데이터 관리 체계	-메타 데이터 관리, 데이터 사전 관리, 데이터 생명주기 관리
데이터 저장소 관리	-전사 차원의 저장소를 구성 -관리용 응용 소프트웨어 지원 -데이터 구조 변겨엥 따른 사전 영향 평가 수행
표준화 활동	-데이터 거버넌스 체계를 구축한 후, 표준 준수 여부를 주기적으로 점검

다 '관리'가 들어가잖음.. 그러면 '관리'임

11) ROI 투자 비용 측면의 요소

크기, 다양성, 속도(데이터 생성 및 처리 속도)

13) 프로젝트 위험 대응 방법 

회피, 전가, 완화, 수용

14) 분석 준비도 프레임워크 영역

6가지) 분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT인프라 (분석 인프라)

*성과분석은 해당 X

15) 상향식 접근 방식의 절차

프로세스 분류 → 프로세스 흐름 분석 → 분석 요건 식별 → 분석 요건 정의

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36회

오답: 10

10) 데이터 분석 성숙도 

성숙도 진단 부문(3): 비즈니스, 조직/역량, IT. 기업문화, 서비스 문화

13) 분석 과제 '정의서'

SOW, Statement of Work

-프로젝트 작업 요구 사항에 대한 설명서

-고객의 요구사항 및 프로젝트의 결과 등을 상세히 기술

-상호 기대 사항을 공유하고 의사소통을 증진

-필요한 소스 데이터, 분석 방법, 데이터 입수 난이도, 분석 과정 상세 등의 항목이 포함되어야 함

*분석 모델에 적용될 알고리즘, 분석 모델의 기반이 되는 feature는 포함될 필요 없음

 

*WBS: 프로젝트 수행 계획 수립 단계에서 전체 업무를 분류하여 구성 요소로 만든 후 각 요소를 평가하고 일정별로 계획하여 그것을 완수할 수 있는 사람에게 할당

** 분석 과제 정의서, 유스 어쩌굴, WBS를 맨날 헷갈리는 듯

정리)

14) 분석 마스터 플랜_수립 시 고려 요소 (빈출)

우선순위 고려 요소	전략적 중요도, ROI(투자자본수익률), 실행 용이성
적용 범위 및 방식에 대한 고려 요소	업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준 투입 비용 수준

15) 분석 마스터 플랜_ 세부 이행 계획 수립

-데이터 분석 체계는 데이터 수집 및 확보와 분석 데이터를 준비하는 단계를 순차적으로 진행하고 / 모델링 단계는 반복적으로 수행하는 혼합형을 적용 (모든 단계를 반복 X, 혼합형)

-순차적 반복적인 정련과정을 통해 프로젝트의 기간을 단축하는 성능을 높이는 방식을 주로 사용

-데이터 분석체계의 특징을 고려한 세부적 일정계획을 수립해야 한다.

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37회

오답: X

12)  정확도, 정밀도

정밀도: 모델이 true라고 분류한 것 중 실제 값도 true인 것의 비율

실제 true인 경우에서 true로 예측된 비율 : 재현율(Recall)에 대한 설명

하지만 이것은 confusion matrix를 그려보면 판단할 수 있기 때문에 굳이 외우진 않아도 될 것 같다

13) 상향식 접근 방식: 정의

기업에서 보유하고 있는 다양한 원천데이터로부터의 발견을 통해 통찰을 얻을 수 있다. 상향식은 디자인 사고 중 발산(확산)에 해당한다.

16) 데이터 마이닝 프로세스

목표 정의 → 데이터 준비  → 데이터 가공  → 모델링  → 모델 검증 

*모델링 목적에 따라 변수를 정의하고 필요한 데이터를 소프트웨어에 적용하기 위한 활동 수행 단계: 데이터 가공

 

또 나왔다) 

*데이터 분석 기획 단계에서 수행하는 주요 태스크가 아닌 것: 필요 데이터 정의(이것은 데이터 준비 과정)

*데이터 분석 마스터플랜 수립 시 우선 순위 고려 요소가 아닌 것: 기술 '적용' 수준 (이것은 적용 범위 및 방식에 대한 고려 요소)

*데이터 거버넌스 체계 요소: 데이터 표준화 / 데이터 관리 체계/ 표준화 활동 / 데이터 저장소 관리 관련된 내용 찾는 문제

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맨날 나오는데 안 틀려서 오답 정리엔 없는 것들

*정확도, 정밀도 관련) trade-off, 정의 관련, 정밀도는 모델을 지속적으로 반복했을 때 편차의 수준, 안전성 측면에서는 정밀도 / 분석의 활용 측면에서는 정확도가 중요 (O)