ADSP 1과목 기출문제 정리 2023.10.10 끄적끄적

<객관식>

1. 빅데이터 출현 배경

 - 다양한 산업에서 기업들의 고객 데이터 축적

 - 데이터 구조의 비정형화

 - 학계에서 게놈 프로젝트와 같은 데이터를 활용한 과학의 확산

 - 디지털화, 저장 기술, 인터넷 보급, 클라우드 컴퓨팅 등 관련 기술의 발전

2. 데이터에 대한 설명

 - 암묵지란 개인에게 내제화된 지식이다.

 - 다른 객체와의 상호 관계 속에서 지닌 가치가 중요하다.

 - 데이터는 있는그대로의 객관적인 사실을 나타낸 것이다.

 - 형식지는 외부로 표출되어 여러 사람이 공유할 수 있는 지식이다.

3. 비정형 데이터

 - SNS에 게시글에 작성한 

 - 1000만 화소 디지털 카메라로 찍은 사진 파일

 - 이력서 양식대로 작성한 워드 문서

관계형 데이터베이스의 데이터의 틀을 유지한 데이터 형식

 > ORACLE 데이터베이스로부터 추출한 CSV 파일

4. 기업 내부 데이터 베이스

CRM, ERP, EAI

ITS는 Intelligent Transport System의 약자 > 사회구조 기반 데이터베이스의 일종으로 지능형 교통 시스템을 의미

5. MYSQL은 Oracle, mariaDB와 함께 대표적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템 중 하나이다.

6. 데이터베이스는 동일한 내용의 데이터가 중복되어 있지 않은 통합된 데이터

데이터베이스는 컴퓨터 매체가 접근할 수 있는 저장된 데이터

데이터베이스는 여러 사용자가 이용할 수 있는 공용 데이터

데이터베이스는 수정, 삽입, 삭제 등을 통하여 항상 최신의 상태를 유지해야 하는 변화하는 데이터이며, 정량적 데이터와 정성적 데이터, 모든 데이터가 저장 대상이다.

7. 빅데이터 활용 기술과 사례

연관분석 : 맥주를 구매하는 사람은 기저귀도 함께 구매하는가?

회귀분석 : 품목의 평점이 품목이 구매될 가능성에 어떤 영향을 미치는가?

유전 알고리즘 : 방송시간 편성을 어떻게 하는 것이 효율적인가?

유전 알고리즘 : 택배 차량을 어떻게 배치하는 것이 비용 효율적인가?

8. 빅데이터가 만들어 내는 본질적인 변화 

 - 데이터의 품질보다 방대한 양의 데이터 속에서 다양한 방식으로 조합해 인사이트를 찾는 방식이 중요시되고 있다.

 - 방대한 양의 데이터로 인해 몇 개의 잘못된 데이터는 분석 결과에 영향을 주지 못하는 경향이 증가되고 있다.

 - 데이터의 저장 및 분석 비용의 감소로 데이터의 사후처리가 가능해졌다.

 -  데이터 수집 및 저장 기술의 발전으로 표본조사가 아닌 전수조사가 가능해졌다.

9. 개인 정보 비식별화 기법

 - 가명처리 : 개인 식별이 가능한 데이터를 식별이 불가능하도록 변환

 - 데이터 마스킹 : 데이터의 형식은 유지한 채 알 수 없는 다른 문자로 대체하는 비식별화 기술

 - 데이터 범주화 : 데이터가 갖는 고유 값을 해당 그룹의 대표 값으로 변환

 - 총계 처리 : 여러 개의 개별 데이터 값을 총합 또는 평균 등 하나의 값으로 대체

10. 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유

 - 데이터는 다목적으로 재사용, 재조합이 일반화되면서 누가 언제 어디서 사용했는지 알 수 없기 때문

 - 기존에 존재하지 않던 가치를 창출하며 그 가치의 측정이 어렵기 때문

 - 분석 기술의 발전으로 분석 불가능한 데이터를 분석할 수 있을 수 있다

 - 누가 데이터를 사용했는지 알 수 없는 데이터의 재사용 및 재조합, 다른 데이터와의 재조합 속에서 기존에 모르던 가치를 창출, 분석 기술의 발전으로 불가능했던 데이터를 활용할 수 있다는 특징들 때문이다.

11. 데이터를 가공 및 처리하여 얻을 수 잇는 것으로 사람에게 가장 깊숙이 내재되어  있는 것

DKW피라미드에 의하여 DATA > INFORMATION > KNOWLEDGE > WISDOM으로 지혜가 개인에게 가장 깊숙이 내재

12. 빅데이터 활용에 필요한 3요소

 - 데이터, 기술, 인력

13. 기업과 빅데이터 활용 사례 연결

구글 : 실시간 자동 변역

월마트 : 고객 구매 기록을 분석하여 상품 진열에 활용

아마존 : 고객의 데이터를 분석하여 기업에게 분석 결과를 제공

구글 : 사용자 로그 데이터를 사용한 페이지랭크 알고리즘 혁신으로 검색 결과를 개선

14. 데이터 사이언스의 영역

하드 스킬 : R, Python 프로그래밍 언어 지식 / 분산 컴퓨팅 / 클라우드 컴퓨팅

소프트 스킬 : 컨설팅 능력

15. 데이터 단위 크기

PB < EB < ZB < YB

16. SQL 문장 설명

Select phone as number from customers where name like '%A_'

17. 데이터 사이언스에 대한 설명

분석적 영역, IT 영역, 비즈니스 영역 세 개의 영역으로 나눌 수 있다.

강력한 호기심은 핵심 요소이지만 필수요소는 아니다.

하드 스킬과 소프트 스킬 사이의 상하 관계가 없다.

데이터 사이언스는 정형 데이터, 비정형 데이터를 막론하고 데이터로부터 가치를 찾는 것을 목표로 한다. 

18.사용자들의 기계학습과 딥러닝의 간편한 구현을 목표로 구글에서 만들었으며, 텐서플로에서 복잡한 모형을 만들기 쉽지 않는 문제를 해결하기 위하여 등장하였으며 텐서플로 없이 실행할 수 없는 파이썬 기반 라이브러리 : KERAS

CAFEE: CNN  모델링을 위한 C++라이브러리

DEEP LEARNING 4J는 자바 기반의 딥러닝 프레임워크

Torch : Lua 기반의 딥러닝 프레임워크

19. 인공신경망 : CNN, RNN, ANN

K-NIN은 K-NEAREST NEIGHBOR 의 약자로 분류 및 결측값 처리 등에 사용되는 알고리즘

20. 빅데이터 기반 : IoT, 자율주행자동차, 디지털 초지증

3D 프린터는 빅데이터 기반이 아니다.

21. 빅데이터 시대의 위기 요인의 사례

SNS에 올린 여행 게시글로 인하여 빈 집에 강도가 침입

휴식 중 갑자기 범죄 예측 프로그램에 의한 긴급 체포

갑자기 알지 못하는 사이트에 가입되었다는 안내 문자를 수신받음

일반 피싱 : 관공서로 위장한 기관으로부터 알지 못하는 링크를 수신받음

22. 일차원적 분석에 비해 전략도출 가치기반 분석이 중요한 이유

해당 부서 혹은 해당 업무를 넘어서서 전사적인 새로운 기회를 포착할 수 있다.

급변하는 환경에서 빠르게 고객의 니즈를 파악하는 등 전술적으로 활용할 수 있다.

경쟁사들보다 더욱 경쟁력을 키울 수 있는 새로운 방안을 발견할 수 있다.

 

> 일차원적 분석의 활용으로도 해당 부서 및 업무 영역에서 상당한 효과를 얻을 수 있으나 전략도출 가치기반 분석이 중요한 이유와는 거리가 멀다.

23. 빅데이터의 특징 3V

Volume : 데이터의 양이 가늠할 수 없을 정도임을 의미

Velocity : 자율주행과 같은 기술을 위해 빠른 속도의 분석을 의미

Value : 데이터로부터 활용 가능한 가치를 얻을 수 있음을 의미

24. 빅데이터의 활용 예시

정치 후보자 : 선거 유세 지역을 선정

가수 : 공연에서 부를 노래의 순설를 결정

마트 : 진열대의 상품을 배치하는 순서 정하

25. 정형 데이터와 비정형 데이터 구분

정형 데이터 : sql server에서 추출한 데이터, python에서 pandas 라이브러리를 활용하여 작성된 데이터프레임

비정형 데이터 : 이력서 양식에 맞추어 적은 워드 문서, 쇼핑몰에 작성된 리뷰 데이터

 

<주관식>

1. 고객관계관리(CRM) : 고객과 관련된 데이터를 분석하여 고객 개개인에게 차별화된 제품 및 서비스를 제공할 수 있도록 하기 위한 정보시스템

2. 알고리즘미스트 : 과거의 데이터들을 설명하고 미래를 예측하기 위한 인공지능으로부터 부당하게 피해를 입을 것으로 예상될 경우 그 피해를 사전에 방지하거나 피해를 입은 사람을 구제하기 위한 업무

3.  Hadoop : 대용량 데이터의 분산 처리를 위해 개발된 자바 기반의 프레임워크다. 여러 개의 컴퓨터를 하나인 것처럼 작업을 수행하기 때문에 처리 속도가 우수하다. 데이터를 키(key)와 값(value)의 쌍으로 표현하며, 각 키-값에 따른 원하는 결과 값을 얻는 맵리듀스 사용한다.

4. 빅데이터가 가져온 본질적인 변화의 특징 중 하나로 (인과관계)에서 (상관관계)로의 변화를 들 수 있다. (인과관계)는 한 개의 선행된 요인이 뒤에 오는 다른 변인이 원인이라고 규정짓는 반면, (상관관)는 두 개의 요인 중 어떤 요인이 원인인지 알 수 없지만 관련성이 있다고 규정 짓는다.

5. 유형 분석 : 추천 시스템은 여러 사용자들 비슷한 성향의 사용자를 파악해 내고 비슷한 성향을 가진 사람들이 이용하는 서비스를 제공한다. '7가지 빅데이터 활용 기본 테크닉'중에서 가장 관련이 있는 빅데이터 분석 기법