2. DIKW 피라미드의 계층 중 “B마트 보다 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다.”의 내용에 해당하는 계층은 무엇인가? ① 지혜 ② 지식 ③ 정보 ④ 데이터 정답: 2 출처: [[01 데이터분석준전문가모의고사(ADsP) 1회.pdf]] --- 2. 데이터와 정보의 차이를 구분하는 것은 중요하다. 다음 중 정보에 대한 예로 가장 부적절한 것은? ① 평균 구매액 ② 주문 수량 ③ 베스트셀러 ④ 우량 고객 정답: 2 출처: [[02 데이터분석준전문가모의고사(ADsP) 2회.pdf]] ### 문제의 출제 의도 이 문제는 데이터와 정보의 개념을 정확히 이해하고, 이 둘의 차이를 구분할 수 있는지를 평가하기 위해 출제되었습니다. 데이터와 정보는 데이터 분석과 의사결정 과정에서 중요한 개념으로, 이를 명확히 이해하는 것은 데이터 활용의 기본입니다. ### 주요 개념 1. **데이터 (Data)**: 데이터는 관찰이나 측정을 통해 수집된 사실이나 값입니다. 이는 가공되지 않은 상태의 원시 데이터로, 그 자체로는 큰 의미를 가지지 않을 수 있습니다. - **예시**: 주문 수량, 구매액, 고객 ID 2. **정보 (Information)**: 정보는 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 형태로 변환한 것입니다. 정보는 의사결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 지식이나 통찰을 제공합니다. - **예시**: 평균 구매액, 베스트셀러 목록, 우량 고객 목록 ### 보기 설명 1. **평균 구매액** - 데이터가 여러 번의 구매액을 기반으로 계산된 값입니다. 여러 데이터 포인트를 통합하여 의미 있는 정보를 제공합니다. - **적절한 정보 예시입니다.** 2. **주문 수량** - 주문 수량은 단순한 데이터 포인트입니다. 이는 단일 값이며, 자체로는 큰 의미를 가지지 않습니다. - **부적절한 정보 예시입니다. (정확히 말하면, 데이터의 예시입니다.)** 3. **베스트셀러** - 여러 판매 데이터를 분석하여 가장 많이 팔린 상품을 도출한 결과입니다. 이는 의사결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 정보입니다. - **적절한 정보 예시입니다.** 4. **우량 고객** - 여러 고객 데이터를 분석하여 구매 패턴, 빈도 등을 바탕으로 중요한 고객을 식별한 결과입니다. 이는 의사결정에 도움을 줄 수 있는 유용한 정보입니다. - **적절한 정보 예시입니다.** ### 정답: 2 **주문 수량** 주문 수량은 단순한 데이터로, 가공되지 않은 원시 값입니다. 이는 정보로 간주될 수 없습니다. 다른 보기들은 데이터 분석을 통해 도출된 의미 있는 정보이지만, 주문 수량은 단순한 데이터 포인트입니다. 따라서 **주문 수량**이 정보에 대한 예로 가장 부적절합니다. --- 01. 데이터 가공 및 상관관계의 이해를 통해 패턴을 인식하고 그 의미를 부여하는 데이터를 무엇이라고 하는가? ( ) 정답: 정보 출처: [[03 제34회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] 41. 아래에서 설명하는 것은 무엇인가? 문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 연관된 다수의 콘텐츠를 정보 처리 및 정보통신 기기에 의하여 체계적으로 수집, 축적하여 다양하게 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체 ( ) 정답: 데이터베이스 출처: [[04 제35회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] 1. 개인정보 비식별화 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 가명처리 - 개인 식별이 가능한 데이터에 대하여 직접적으로 식별 할 수 없는 다른 값으로 대체 ② 범주화 - 개인 식별 정보를 해당 그룹의 대표 값으로 변환 ③ 데이터마스킹 - 개인 정보 식별이 가능한 특정 데이터 값 삭제 처리 ④ 총체처리 - 개별 데이터 값을 총합 또는 평균값으로 대체하는 것 정답: 3 출처: [[05 제36회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] --- 2. 다음 중 데이터에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 데이터는 충분한 추정의 근거를 이루는 사실이다. ② 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 재료적인 사실이다. ③ 데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이다. ④ 데이터는 지식경영에서 업무성과 형식지의 상호작용에 중요한 역할을 한다. 정답: 3 출처: [[05 제36회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] ### 문제의 출제 의도 이 문제는 데이터의 본질과 그 역할을 이해하고 있는지를 평가하기 위해 출제되었습니다. 데이터는 원시적인 사실이나 값으로, 이를 통해 의미 있는 정보를 도출할 수 있지만, 데이터 자체로는 의미가 제한적입니다. 이 문제를 통해 수험생이 데이터와 그 특성을 명확히 이해하고 있는지 확인하려고 합니다. ### 주요 개념 1. **데이터 (Data)**: 데이터는 관찰이나 측정을 통해 수집된 사실이나 값으로, 그 자체로는 큰 의미를 가지지 않는 원시 자료입니다. 데이터를 가공하고 분석함으로써 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다. 2. **정보 (Information)**: 정보는 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 형태로 변환한 것입니다. 데이터가 모여서 정보가 되고, 정보가 모여서 지식이 됩니다. 3. **지식경영**: 지식경영은 조직 내에서 지식을 효과적으로 관리하고 활용하여 업무 성과를 향상시키는 경영 기법입니다. 데이터는 지식경영에서 중요한 역할을 합니다. ### 보기 설명 1. **데이터는 충분한 추정의 근거를 이루는 사실이다.** - 데이터는 추정을 하거나 결정을 내리는 데 필요한 근거가 되는 사실이나 값입니다. - **적절한 설명입니다.** 2. **데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 재료적인 사실이다.** - 데이터는 가공되지 않은 상태의 원시 자료로, 그 자체로는 큰 의미를 가지지 않습니다. - **적절한 설명입니다.** 3. **데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이다.** - 데이터는 단순한 사실이나 값으로, 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이 아닙니다. 데이터가 가공되고 분석되어 정보나 지식이 될 수는 있지만, 데이터 자체는 창의적 산물이 아닙니다. - **부적절한 설명입니다.** 4. **데이터는 지식경영에서 업무성과 형식지의 상호작용에 중요한 역할을 한다.** - 데이터는 지식경영에서 중요한 역할을 하며, 업무 성과와 형식지의 상호작용을 통해 지식을 창출하고 관리하는 데 기여합니다. - **적절한 설명입니다.** ### 정답: 3 **데이터는 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이다.** 데이터는 단순한 사실이나 값으로, 축적된 지식과 아이디어가 결합된 창의적 산물이 아닙니다. 데이터가 가공되고 분석되어 정보나 지식이 될 수는 있지만, 데이터 자체는 창의적 산물이 아닙니다. 따라서 이 설명이 가장 부적절합니다. --- 7. 데이터 사이언스에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다. ② 데이터 분석 결과를 대상으로 총체적 결론을 사용하는 학문이다. ③ 데이터 분석 뿐만 아니라 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 모두 포함하는 개념이다. ④ 전략적 활용을 통해 기업의 비즈니스 핵심 이슈에 답하고 사업성과를 전이할 수 있다. 정답: 2 출처: [[05 제36회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] ### 문제의 출제 의도 이 문제는 데이터 사이언스의 정의와 그 역할을 이해하고 있는지를 평가하기 위해 출제되었습니다. 데이터 사이언스는 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 추출하고, 이를 통해 의사결정에 활용하는 학문입니다. 이를 통해 수험생이 데이터 사이언스의 본질과 범위를 정확히 이해하고 있는지를 확인하려고 합니다. ### 주요 개념 1. **데이터 사이언스 (Data Science)**: 데이터 사이언스는 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 분석하여 문제를 해결하는 학문입니다. 여기에는 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화, 그리고 결과 전달이 포함됩니다. 2. **데이터 분석 (Data Analysis)**: 데이터를 분석하여 패턴, 트렌드, 통계적 유의미성을 찾아내는 과정입니다. 데이터 사이언스의 중요한 부분이지만 전체는 아닙니다. 3. **결과의 구현 및 전달**: 데이터 분석 결과를 효과적으로 구현하고 전달하는 것은 데이터 사이언스의 중요한 부분입니다. 데이터의 시각화, 보고서 작성, 프레젠테이션 등을 포함합니다. 4. **전략적 활용**: 데이터 사이언스를 통해 기업의 비즈니스 핵심 이슈에 답하고, 이를 전략적으로 활용하여 사업성과를 향상시키는 것이 데이터 사이언스의 중요한 목표 중 하나입니다. ### 보기 설명 1. **데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문이다.** - 데이터 사이언스의 기본 정의로, 적절한 설명입니다. 2. **데이터 분석 결과를 대상으로 총체적 결론을 사용하는 학문이다.** - 데이터 사이언스는 데이터를 분석하여 정보를 도출하고, 이를 통해 의사결정을 지원합니다. 그러나 총체적 결론을 사용하는 것이 주된 목표라기보다는, 다양한 문제 해결과 의사결정 지원을 목표로 합니다. - **부적절한 설명입니다.** 3. **데이터 분석 뿐만 아니라 효과적으로 구현하고 전달하는 과정까지 모두 포함하는 개념이다.** - 데이터 사이언스는 데이터의 수집, 분석, 시각화, 전달까지 포함하는 포괄적인 개념입니다. - **적절한 설명입니다.** 4. **전략적 활용을 통해 기업의 비즈니스 핵심 이슈에 답하고 사업성과를 전이할 수 있다.** - 데이터 사이언스를 통해 기업의 비즈니스 이슈를 해결하고, 이를 통해 사업성과를 향상시키는 것이 목표 중 하나입니다. - **적절한 설명입니다.** ### 정답: 2 **데이터 분석 결과를 대상으로 총체적 결론을 사용하는 학문이다.** 데이터 사이언스는 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 이를 다양한 문제 해결과 의사결정에 활용하는 학문입니다. 총체적 결론을 사용하는 것이 데이터 사이언스의 주요 목표는 아닙니다. 데이터 사이언스는 보다 구체적이고 실질적인 문제 해결과 의사결정 지원에 중점을 둡니다. 따라서 이 설명이 가장 부적절합니다. --- 5. 데이터에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 양질의 데이터를 확보하지 못하면 잘못된 분석 결과를 얻음 ② 창의적인 데이터 매시업(Mashup)은 기존에 풀기 어려웠던 문제를 해결에 도움 ③ 비정형 데이터는 데이터 내에 메타 데이터를 갖고 있으며 일반적으로 파일 형태로 저장 ④ 공공부문에서 개방하고 있는 대표적인 데이터는 교통 데이터, 물가 데이터, 의료 데이터임 정답: 3 [[06 제37회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] ### 문제의 출제 의도 이 문제는 데이터의 특성과 유형, 그리고 데이터 관리의 중요성을 이해하고 있는지를 평가하기 위해 출제되었습니다. 특히, 비정형 데이터의 특성에 대한 이해를 확인하고자 합니다. ### 주요 개념 1. **양질의 데이터**: 데이터 분석의 결과는 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 양질의 데이터가 없으면 분석 결과도 신뢰할 수 없게 됩니다. 2. **데이터 매시업 (Data Mashup)**: 서로 다른 출처의 데이터를 결합하여 새로운 통찰이나 문제 해결에 도움을 주는 창의적인 방법입니다. 이는 기존의 데이터를 새로운 방식으로 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. 3. **비정형 데이터 (Unstructured Data)**: 비정형 데이터는 구조화되지 않은 데이터로, 텍스트 파일, 이미지, 동영상, 이메일 등 다양한 형태로 존재합니다. 비정형 데이터는 메타데이터를 포함할 수 있지만, 모든 비정형 데이터가 메타데이터를 갖고 있는 것은 아닙니다. 일반적으로 파일 형태로 저장되지만, 메타데이터를 반드시 포함하는 것은 아닙니다. 4. **공공 데이터 (Public Data)**: 공공부문에서 개방하는 데이터는 일반적으로 교통, 물가, 의료와 같은 분야의 데이터를 포함합니다. 이러한 데이터는 연구, 분석 및 공공 서비스 개선에 활용됩니다. ### 보기 설명 1. **양질의 데이터를 확보하지 못하면 잘못된 분석 결과를 얻음** - 데이터의 품질은 분석 결과에 직접적인 영향을 미칩니다. 양질의 데이터가 없으면 분석 결과도 신뢰할 수 없습니다. - **적절한 설명입니다.** 2. **창의적인 데이터 매시업(Mashup)은 기존에 풀기 어려웠던 문제를 해결에 도움** - 데이터 매시업은 서로 다른 출처의 데이터를 결합하여 새로운 통찰을 얻는 방법으로, 문제 해결에 큰 도움이 됩니다. - **적절한 설명입니다.** 3. **비정형 데이터는 데이터 내에 메타 데이터를 갖고 있으며 일반적으로 파일 형태로 저장** - 비정형 데이터는 메타데이터를 포함할 수 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 또한, 비정형 데이터는 메타데이터 없이도 존재할 수 있습니다. - **부적절한 설명입니다.** 4. **공공부문에서 개방하고 있는 대표적인 데이터는 교통 데이터, 물가 데이터, 의료 데이터임** - 공공부문에서 개방하는 데이터의 대표적인 예로 교통, 물가, 의료 데이터가 포함됩니다. - **적절한 설명입니다.** ### 정답: 3 **비정형 데이터는 데이터 내에 메타 데이터를 갖고 있으며 일반적으로 파일 형태로 저장** 이 설명은 부적절합니다. 비정형 데이터는 메타데이터를 포함할 수 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 또한, 비정형 데이터는 메타데이터 없이도 존재할 수 있습니다. 따라서 이 설명이 가장 부적절합니다. --- 7. 아래에서 설명하는 데이터-정보-지식-지혜 계층구조와 예시가 가장 적절하게 연결된 것은? (a) : A마트는 100원에, B마트는 200원에 연필을 판매한다. (b) : A마트의 다른 상품들도 B마트보다 쌀 것이라고 판단한다. (c) : A마트의 연필이 더 싸다 (d) : 상대적으로 저렴한 A마트에서 연필을 사야겠다. ① (a): 데이터, (b): 지혜, (c): 정보, (d): 지식 ② (a): 데이터, (b): 지식, (c): 정보, (d): 지혜 ③ (a): 지혜, (b): 정보, (c): 지식, (d): 데이터 ④ (a): 지혜, (b): 데이터, (c): 정보, (d): 지식 정답: 1 [[06 제37회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]] --- 01. 아래에서 DIKW 피라미드 계층은? ``` 데이터의 가공 및 상관관계 간 이해를 통해 패턴을 인식하고 의미를 부여한 데이터 ( ) ``` 정답: 정보 [[06 제37회데이터분석준전문가자격검정시험복원문제.pdf]]