DM데이터마이닝COURSE NOTES · 01—05
학습 목차 / 1주차 퀴즈
WEEK 01 · PRACTICE EXAM

1주차 종합 퀴즈

1주차 · 데이터 분석의 질문과 설계

50문항 · 소문항 각각 1문항기초 15 · 적용 15 · 심화 20AI 제작 연습문제

강의자료와 검수된 개념에 맞춰 새로 만든 문제입니다. 실제 시험 문제 복원이나 출제 예측이 아닙니다. 뒤쪽은 공통 지문·출력표·계산을 연결해 풉니다. 서술형은 모범답안과 기준으로 직접 평가합니다.

한 문항씩 답을 적고 정답·해설을 확인한 뒤 다음으로 넘어갑니다. 답안은 이 브라우저에 자동 저장됩니다. 수치형은 소수·분수(예: 1/2)·과학적 표기(예: 1e-3)를 입력할 수 있습니다. 단위는 입력칸 옆을 확인하세요.

01 / 50 · 기초 · 선택형

문제 1

관찰자료에서 앱 알림 사용자의 구매액이 높았다. 직접 지지되는 결론은?
문제 1 선택지
02 / 50 · 기초 · 선택형

문제 2

로그가 초당 생성되고 즉시 판정이 필요하다는 문제와 가장 가까운 V는?
문제 2 선택지
03 / 50 · 기초 · 선택형

문제 3

같은 주문이 두 번 저장되는 문제는 주로 어느 V의 문제인가?
문제 3 선택지
04 / 50 · 기초 · 선택형

문제 4

데이터마이닝의 설명으로 가장 적절한 것은?
문제 4 선택지
05 / 50 · 기초 · 선택형

문제 5

입력 X, 방법 f, 결과 y에서 f는 무엇인가?
문제 5 선택지
06 / 50 · 기초 · 선택형

문제 6

매장 80곳의 월매출·면적·직원 수를 한 행에 한 매장씩 정리했다. 행 수는?
문제 6 선택지
07 / 50 · 기초 · 선택형

문제 7

고객의 다음 달 해지 여부를 예측할 때 목표변수는?
문제 7 선택지
08 / 50 · 기초 · 선택형

문제 8

별도 테스트 자료의 주된 목적은?
문제 8 선택지
09 / 50 · 기초 · 선택형

문제 9

예상 배달시간을 분 단위 수치로 출력하는 문제는?
문제 9 선택지
10 / 50 · 기초 · 선택형

문제 10

숫자 0·1·2가 각각 정상·주의·고장 상태를 뜻한다. 목표는?
문제 10 선택지
11 / 50 · 기초 · 선택형

문제 11

정답 라벨 없이 비슷한 구매 패턴을 묶는 방법은?
문제 11 선택지
12 / 50 · 기초 · 선택형

문제 12

일부 관측에만 정답이 있고 나머지 무라벨 자료도 학습에 활용한다면?
문제 12 선택지
13 / 50 · 기초 · 선택형

문제 13

학습에서 손실함수의 역할은?
문제 13 선택지
14 / 50 · 기초 · 선택형

문제 14

예측 시점 이후에 확정되는 정보를 입력에 넣는 것은?
문제 14 선택지
15 / 50 · 기초 · 서술형

문제 15

AutoML이 있어도 사람이 분석 목표를 정해야 하는 이유를 두 문장으로 쓰시오.
16 / 50 · 적용 · 수치형

문제 16

고객 240명의 자료에서 75%를 학습용으로 배정한다. 학습용 관측 수는?
17 / 50 · 적용 · 수치형

문제 17

실제값 4, 7, 9에 대해 예측값 5, 5, 10이다. 평균제곱오차 MSE를 구하시오.
18 / 50 · 적용 · 선택형

문제 18

매일 예측하는 모델에서 작년부터 올해까지 기록을 임의로 섞었더니 동일 고객의 거의 같은 기록이 양쪽에 들어갔다. 가장 좋은 점검은?
문제 18 선택지
19 / 50 · 적용 · 서술형

문제 19

관광지 매장의 광고비와 매출이 모두 높다. 광고의 인과효과를 주장하기 전 확인할 대안 설명 두 개를 쓰시오.
20 / 50 · 적용 · 선택형

문제 20

자료 10만 건 중 밤 시간 기록은 없다. 야간 운영에 대한 가장 적절한 판단은?
문제 20 선택지
21 / 50 · 적용 · 서술형

문제 21

상품 반품을 주문 시점에 예측한다. 배송 완료 후 고객 불만 건수를 입력으로 쓰는 설계를 평가하시오.
22 / 50 · 적용 · 수치형

문제 22

센서 30대에서 각 10시간을 관측했다. 한 행을 센서-시간 한 쌍으로 정하고 측정 변수 4개를 기록할 때 관측행 수는?
23 / 50 · 적용 · 서술형

문제 23

제품 사진 4만 장이 있지만 불량 라벨은 300장에만 있다. 가능한 학습 범주와 평가 시 주의점을 쓰시오.
24 / 50 · 적용 · 선택형

문제 24

출시 전 데이터로 모형을 여러 번 수정하면서 동일 테스트 점수를 확인했다. 최종 성능 주장에는?
문제 24 선택지
25 / 50 · 적용 · 서술형

문제 25

검색과 데이터마이닝을 구별하는 주문 분석 예를 각각 쓰시오.
26 / 50 · 적용 · 수치형

문제 26

실제 판매량 10, 20에서 A의 예측은 12,18, B의 예측은 11,23이다. MSE(B)−MSE(A)는?
27 / 50 · 적용 · 선택형

문제 27

업무 목표는 다음 날 발주량이다. 가장 우선할 데이터 점검은?
문제 27 선택지
28 / 50 · 적용 · 서술형

문제 28

관계 설명과 미래 예측을 구별하여 전력 사용량 분석 질문을 하나씩 쓰시오.
29 / 50 · 적용 · 서술형

문제 29

배포 후 센서 교체로 단위가 ℃에서 ℉로 바뀌었다. 분석 과정에서 무엇을 해야 하는가?
30 / 50 · 적용 · 선택형

문제 30

강화학습에 가장 적합한 설명은?
문제 30 선택지
공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용

알림 효과와 고객 구성

한 달 동안 알림 사용 여부는 고객이 자발적으로 선택했다. 구매는 월 1회 이상 구매를 뜻한다. 아래 모든 수는 서로 다른 고객 수이며 전체 고객을 포함한다.

고객층알림 사용 고객그중 구매미사용 고객그중 구매
기존 충성 고객80642018
신규 고객2048024

운영자는 전체 구매율 차이를 근거로 알림이 구매를 증가시켰다고 주장했다.

31 / 50 · 심화 · 수치형

문제 31

알림 사용자의 전체 구매율은 몇 %인가?
32 / 50 · 심화 · 수치형

문제 32

미사용자의 전체 구매율은 몇 %인가?
33 / 50 · 심화 · 서술형

문제 33

고객층별 사용·미사용 구매율을 계산하고 전체 비교와 방향이 다른 이유를 설명하시오.
34 / 50 · 심화 · 서술형

문제 34

이 표만으로 알림이 구매를 낮춘다는 반대 인과주장도 가능한가? 근거와 후속 설계를 쓰시오.
공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용

배송 지연 예측의 시간표

주문 승인 시점에 배송 지연 여부(지연=1, 정상=0)를 예측한다. 1~8월 주문 800건, 9~10월 주문 200건, 11~12월 주문 200건이 있다. 각 주문은 한 행이다.

열확정 시점
주문 금액·지역승인 시점
직전 3개월 해당 지역 평균 배송시간승인 직전까지의 완료 주문으로 산출
실제 도착일배송 후
배송 후 불만 접수 여부배송 후

1~8월은 파라미터 학습, 9~10월은 설정 선택, 11~12월은 최종 평가에 사용하려 한다.

35 / 50 · 심화 · 선택형

문제 35

목표의 유형과 사용 가능한 입력 조합으로 옳은 것은?
문제 35 선택지
36 / 50 · 심화 · 수치형

문제 36

전체 주문 중 최종 평가에 배정된 비율은 몇 %인가? 소수 넷째 자리까지 입력하시오.
37 / 50 · 심화 · 서술형

문제 37

과거 평균 배송시간을 전체 1년 완료 주문으로 다시 계산하면 왜 문제가 되는가?
38 / 50 · 심화 · 서술형

문제 38

11~12월 평가를 보고 설정을 다섯 번 바꿨다. 평가 해석과 다음 조치를 쓰시오.
공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용

제과점 수요 예측 후보

다음 날 판매량 예측에 쓰는 두 후보는 이미 학습을 마쳤다. 아래 4일은 모델 선택용 검증 기간이며 단위는 개다. 품절은 없었다. MSE는 오차 제곱의 평균이다.

날실제A 예측B 예측
1201820
2303230
3403840
4505256

업주는 과소예측 1개당 비용 3, 과대예측 1개당 비용 1의 업무 비용도 비교한다.

39 / 50 · 심화 · 수치형

문제 39

A의 MSE를 구하시오.
40 / 50 · 심화 · 수치형

문제 40

B의 MSE를 구하시오.
41 / 50 · 심화 · 수치형

문제 41

업무 비용 기준 A의 4일 총비용은?
42 / 50 · 심화 · 서술형

문제 42

MSE와 업무 비용이 선택하는 후보를 비교하고 최종 성능 보고 절차를 쓰시오.
공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용

센서 자료를 학습표로 만들기

센서 4대(S1~S4)가 3시간(H1~H3)에 온도와 진동을 기록했다. 정상적으로는 센서-시간당 한 행이다. 원파일에는 정상 12개 조합 외에 S2-H2 행이 한 번 더 복제되어 총 13행이다. S3-H1의 온도 한 칸이 비어 있다. S4의 온도만 ℉이고 나머지는 ℃다.

항목조건
목표온도·진동 패턴에서 비슷한 상태 묶기
고장 라벨없음
허용 지연다음 날 정비 계획용 하루 집계 가능
수집 주기매시간
43 / 50 · 심화 · 수치형

문제 43

중복 행만 제거한 뒤 남는 관측행 수는?
44 / 50 · 심화 · 선택형

문제 44

가장 적절한 준비 순서는?
문제 44 선택지
45 / 50 · 심화 · 서술형

문제 45

적절한 학습 범주와 결과를 실제 고장이라고 부를 수 있는지 설명하시오.
46 / 50 · 심화 · 서술형

문제 46

이 사례에서 Veracity와 Velocity를 구분하여 점검 질문을 하나씩 쓰시오.
공통 지문 · 이어지는 소문항에 사용

도서관 좌석 예측의 적용 범위

대학교 도서관의 다음 시간 점유 좌석 수를 예측하려 한다. 현재 자료는 시험기간 평일 오전 10~12시에만 수집한 600개 시간대 기록이며 주말·야간 자료는 없다. 운영자는 방학 주말 야간까지 같은 모델을 적용하려 한다.

후보훈련 MSE같은 기간의 별도 검증 MSE
P116
Q49

각 시간대의 입력은 현재 점유 수·요일·시간이고 목표는 다음 시간 점유 수다. 검증 자료는 모델 학습에 사용하지 않았다.

47 / 50 · 심화 · 선택형

문제 47

현재 표의 검증 MSE만 기준으로 선택할 후보와 이유는?
문제 47 선택지
48 / 50 · 심화 · 수치형

문제 48

검증 자료에서 Q의 MSE가 P보다 감소한 비율은 몇 %인가?
49 / 50 · 심화 · 서술형

문제 49

Q가 방학 주말 야간에도 우수하다고 바로 주장할 수 없는 이유와 자료 수집 계획을 쓰시오.
50 / 50 · 심화 · 서술형

문제 50

관측 단위·입력·목표·배포 후 점검을 하나의 분석 계획으로 서술하시오.

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