빅데이터분석기사 실기 기출문제 8회 모의고사

2024.06.22 시행 기준 빅분기 기출문제 8회 실전 모의고사입니다. 작업형 제1유형, 제2유형, 제3유형을 실제 시험처럼 풀고 채점 결과를 확인할 수 있습니다.

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2024.06.22

빅데이터분석기사 – 기출문제 8회

데이터셋 경로

https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/

https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/

빅분기 기출문제 8회 (2024.06.22)

01. 작업형 제 1유형 [30점]

[1] 다음의 데이터는 대륙별 국가의 맥주소비량을 조사한 것이다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_1_1.csv’

① 평균 맥주소비량이 가장 많은 대륙을 구하시오.

② 이전 문제에서 구한 대륙에서 5번째로 맥주소비량이 많은 나라를 구하시오.

③ 이전 문제에서 구한 나라의 평균 맥주소비량을 구하시오. (단, 소수점 첫째 자리에서 반올림하고, 정수형으로 표기)

[2] 다음의 데이터는 국가별로 방문객 유형을 조사한 것이다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_1_2.csv’

① 관광객비율이 두 번째로 높은 나라의 ‘관광’ 수를 구하시오.

관광객비율 = 관광/합계(소수점 넷째 자리에서 반올림)
합계 = 관광 + 사무 + 공무 + 유학 + 기타

② 관광 수가 두번째로 높은 나라의 ‘공무’ 수의 평균을 구하시오. (단, 소수점 첫째 자리에서 반올림하고, 정수형으로 표기)

③ 이전에 구한 관광 수와 공무 수의 합계를 구하시오. (단, 정수형으로 표기하시오)

[3] CO(GT), NMHC(GT) 칼럼에 대해서 Min-Max 스케일러를 실행하고, 스케일링된 CO(GT), NMHC(GT) 칼럼의 표준편차를 구하시오. (소수점 셋째 자리에서 반올림)

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_1_3.csv’

03. 작업형 제 3유형 [30점]

[1] 어느 회사에서 직원들의 업무 효율성을 높이기 위한 새로운 소프트웨어를 도입하였다. 도입 전과 도입 후의 업무 처리 시간을 각각 측정하여 새로운 소프트웨어의 효과를 검증하고자 한다.

데이터 설명

– before : 도입 전 업무 처리 시간

– after : 도입 후 업무 처리 시간

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_3_1.csv’

① 도입 전 업무처리 시간의 평균을 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)

① 도입 전 업무처리 시간의 표준편차를 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)

① 도입 후 업무처리 시간의 평균을 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)

① 도입 후 업무처리 시간의 표준편차를 구하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)

라디오 필드

Python일 때

R일 때

② 도입 전후의 업무처리 시간 차이가 유의미한 지 부호 순위 검정을 실시하고, 검정통계량을 계산하시오. (소수점 둘째 자리까지 반올림)

③ p-value를 바탕으로 유의수준 5%에서 귀무가설의 기각/채택 여부를 결정하시오. (p-value는 소수점 셋째 자리까지 반올림)

[2] 어느 회사에서 직원들의 생산성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 확인하고자 한다. 100명의 직원들을 대상으로 생산성 점수, 근무 시간, 연령, 그리고 경력을 조사하였다.

데이터 출처 :

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_3_2_train.csv’

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_3_2_test.csv’

① 훈련 데이터를 기준으로 생산성 점수(productivity)를 종속변수로 하고 근무 시간, 연령, 그리고 경력을 독립변수로하는 다중회귀 분석을 수행한 후, 회귀계수가 가장 높은 변수를 구하시오. (다중회귀모형 적합 시 절편 포함)

② 유의수준 5% 하에서 각 독립변수가 생산성에 미치는 영향이 통계적으로 유의미한 지 판단하고, 유의미한 변수 개수를 구하시오. (p-value는 소수점 넷째 자리까지 반올림)

③ 테스트 데이터로 모델의 성능을 평가하시오. (R2는 비율로 산출, 소수점 버림, 정수형으로 입력)

빅분기 기출문제 8회 2유형

02. 작업형 제 2유형 [40점]

훈련 데이터로 학습한 모델을 테스트 데이터에 적용하여 예측한 결과를 제출하시오.

제공된 학습용 데이터(8_2_train.csv)는 자전거 대여와 관련된 날짜별 정보와 해당 날짜의 총 대여 건수(count)를 포함하고 있습니다. 학습용 데이터를 활용하여 자전거 총 대여 건수(count)를 예측하는 회귀 모델을 개발하고, 성능이 가장 우수한 모델을 평가용 데이터(8_2_test.csv)에 적용하여 예측 결과를 제출하시오.

모델 성능 지표: MAE (Mean Absolute Error)

데이터 설명

ID: 고유 식별자
holiday: 공휴일 여부
workingday: 평일 여부
weather: 날씨 상황
temp: 실제 기온
atemp: 체감 온도
humidity: 습도
windspeed: 풍속
count: 자전거 총 대여 건수

제출 형식

파일명: result.csv (디렉토리/폴더명 제외)
제출 칼럼: pred (총 1개 칼럼)
pred: 예측된 자전거 대여 건수 (정수 또는 소수 가능)
행 수: 테스트 데이터(8_2_test.csv)의 ID 수와 동일

데이터 출처

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_2_train.csv’

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/8_2_test.csv’

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정답과 예측값을 비교하여 예측 점수를 확인할 수 있습니다.

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