빅데이터분석기사 실기 기출문제 6회 모의고사

2023.06.24 시행 기준 빅분기 기출문제 6회 실전 모의고사입니다. 작업형 제1유형, 제2유형, 제3유형을 실제 시험처럼 풀고 채점 결과를 확인할 수 있습니다.

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2023.06.24

빅데이터분석기사 – 기출문제 6회

데이터셋 경로

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

빅분기 기출문제 6회 (2023.06.24)

01. 작업형 제 1유형 [30점]

 

[1] 다음 데이터에서 ProductA 가격과 ProductB 가격이 모두 0원이 아닌 데이터를 필터링하고, ProductA와 ProductB의 가격 차이를 정의하시오. 각 도시별 가격 차이의 평균 중 가장 큰 값을 구하시오. (소수점 첫째 자리까지 반올림)

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_1_1.csv’

[2] 100명의 키와 몸무게를 조사하여 적정 체중인지 판단할 수 있는 BMI를 산출하려 한다. 아래 표를 참고하여 BMI를 기준으로 저체중, 정상, 과체중, 비만을 구분하고, 저체중인 사람과 비만인 사람의 총 합을 구하시오.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_1_2.csv’

6EXAM TABLE-01

[3] 다음 데이터에서 연도별로 가장 큰 순생산량(생산된 제품 수 – 판매된 제품 수)을 가진 공장을 찾고, 순생산량의 합을 계산하시오.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_1_3.csv’

 




03. 작업형 제 3유형 [30점]

 

[1] 어느 회사에서 100명의 직원들을 대상으로 하루 업무 수행 시간을 조사하였다. K-S 검정을 통해 업무 수행 시간이 정규분포를 따르는 지 검정하고자 한다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_3_1.csv’




[2] 다음의 데이터는 주택들의 가격(price), 면적(area), 방의 개수(rooms), 연식(age)을 조사하여 기록한 것이다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_3_2.csv’
빅분기 기출문제 6회 2유형




02. 작업형 제 2유형 [40점]

 

훈련 데이터로 학습한 모델을 테스트 데이터에 적용하여 예측한 결과를 제출하시오.

제공된 학습용 데이터(6_2_train.csv)는 환자의 나이, 성별, 체질량지수(BMI), 혈당 및 콜레스테롤 수치 등의 정보를 포함하고 있으며, 이로부터 이완기 혈압(DBP)을 예측하고자 합니다. 학습용 데이터를 활용하여 환자의 이완기 혈압(DBP)을 예측하는 회귀 모델을 개발하고, 성능이 가장 우수한 모델을 평가용 데이터(6_2_test.csv)에 적용하여 예측 결과를 제출하시오.

  • 모델 성능 지표: RMSE (Root Mean Squared Error)

데이터 설명

  • ID: 고유 식별자
  • Age: 나이
  • Gender: 성별 (범주형: Male / Female 등)
  • BMI: 체질량지수
  • ALT: 간 기능 수치
  • FPG: 공복혈당
  • Chol: 총 콜레스테롤
  • Tri: 중성지방
  • HDL: 고밀도지단백 콜레스테롤
  • LDL: 저밀도지단백 콜레스테롤
  • DBP: 이완기 혈압

※ level_0, ID 컬럼은 인덱스 초기화 과정에서 생성된 것으로 분석 시 제외

제출 형식

  • 파일명: result.csv (디렉토리/폴더명 제외)
  • 제출 칼럼: pred (총 1개 칼럼)
  • pred: 예측된 이완기 혈압(DBP) 값 (실수형 가능)
  • 행 수: 테스트 데이터(6_2_test.csv)의 ID 수와 동일

데이터 출처

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_2_train.csv’

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/6_2_test.csv’

CSV 파일을 제출해주세요.

 

정답과 예측값을 비교하여 예측 점수를 확인할 수 있습니다.

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