빅데이터분석기사 실기 기출문제 9회 모의고사

2024.11.30 시행 기준 빅분기 기출문제 9회 실전 모의고사입니다. 작업형 제1유형, 제2유형, 제3유형을 실제 시험처럼 풀고 채점 결과를 확인할 수 있습니다.

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2024.11.30

빅데이터분석기사 – 기출문제 9회

데이터셋 경로

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

빅분기 기출문제 9회 (2024.11.30)

01. 작업형 제 1유형 [30점]

 

[1] 1. 각 연도, 성별, 지역코드별 총 대출액 합계의 절대값 차이를 구하시오. 해당 데이터를 활용하여 성별의 절대값 차이가 가장 큰 지역코드를 구하시오.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_1_1.csv’

[2] 각 연도별 최대 검거율을 가진 범죄유형을 찾아서 해당 연도 및 유형의 검거건수들의 총합을 구하시오.
(검거율 = 검거건수 / 발생건수)

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_1_2.csv’

[3] 제시된 문제를 순서대로 풀고, 해답을 제시하시오.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_1_3.csv’

 결측치 처리 

① 평균만족도 : 결측치는 평균만족도 컬럼의 전체 평균으로 채우시오.

② 근속연수 : 결측치는 각 부서와 등급별 평균 근속연수로 채우시오. (평균값의 소수점은 버림 처리)

 

 조건에 따른 평균 계산 

③ A : 부서가 ’HR’이고 등급이 ’A’인 사람들의 평균 근속연수를 계산하시오.

④ B : 부서가 ’Sales’이고 등급이 ’B’인 사람들의 평균 교육참가횟수를 계산하시오.

⑤ A와 B를 더한 값을 구하시오.




03. 작업형 제 3유형 [30점]

 

[1] 한 제조 회사에서 생산성을 높이고자 직원들의 주요 생산성 요인을 분석하기로 결정하였다. 이를 위해 200명의 직원 데이터를 수집했으며, 직원들의 근무 기간, 특성 정보, 그리고 개인적인 속성을 조사하였다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_3_1.csv’
  • Data description
    id : 데이터의 고유 식별자
    tenure : 사용 기간
    f2 : 고객의 두 번째 특성
    f3 : 고객의 세 번째 특성
    f4 : 고객의 네 번째 특성
    f5 : 고객의 다섯 번째 특성
    design : 생산성 점수

 

  • 데이터 분리 조건
    훈련 데이터 : id1 ~ id140
    테스트 데이터 : id141 ~ id200




[2] 한 통신 회사에서는 고객 이탈을 줄이고자 주요 요인들을 분석하기로 결정하였다. 이를 위해 500명의 고객 데이터를 수집했으며, 고객의 서비스 이용 및 가입 정보, 그리고 일부 개인적인 속성을 조사하였다.

데이터 출처 : ‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_3_2.csv’
  • Data description
    col1 : 고객의 첫 번째 특성
    col2 : 고객의 두 번째 특성
    Phone_Service : 폰 서비스 가입 여부
    Tech_Insurance : 기술 보험 가입 여부
    churn : 이탈 여부
빅분기 기출문제 9회 2유형




02. 작업형 제 2유형 [40점]

 

훈련 데이터로 학습한 모델을 테스트 데이터에 적용하여 예측한 결과를 제출하시오.

제공된 학습용 데이터(train.csv)는 지역의 특성과 해당 지역의 농업 유형 정보를 포함하고 있습니다. 학습용 데이터를 활용하여 지역의 농업 유형(라벨)을 예측하는 다중분류 모델을 개발하고, 가장 우수한 모델을 평가용 데이터(test.csv)에 적용하여 예측 결과를 제출하시오.

  • 모델 성능 지표: Macro F1 Score
  • 타깃(라벨): 농업 유형 (0, 1, 2의 세 가지 클래스)

데이터 설명

  • ID: 고유 식별자
  • 지역: 관측 지역
  • 등급: 농업 등급
  • 농업면적: 해당 지역의 농업 면적
  • 연도: 데이터가 수집된 연도
  • 라벨: 농업 유형 (0, 1, 2)

제출 형식

  • 파일명: result.csv (디렉토리/폴더명 제외)
  • 제출 칼럼: pred (총 1개 칼럼)
  • pred: 예측된 농업 유형 (정수형: 0, 1, 2 중 하나)
  • 평가용 데이터 개수와 예측 결과 데이터 개수 일치

데이터 출처

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_2_train.csv’

‘https://raw.githubusercontent.com/YoungjinBD/data/main/exam/9_2_test.csv’

CSV 파일을 제출해주세요.

 

정답과 예측값을 비교하여 예측 점수를 확인할 수 있습니다.

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