제 26회 ADP 실기 복원(22.09.25)

한참 늦은,,, ADP 실기 복원입니다

다음 시험 보시는 분들 참고하시길,,,ㅎㅎ

 

 

1. 머신러닝(50점)

1-1. 주어진 데이터의 결측치 식별, 삭제하지 않고 처리할 수 있는 방법과 수행 결과 제시

-> 수치형 변수는 중앙값, 범주형 변수는 최빈값

1-2.  고객 군집분석 전 이상치 제거 (이상치 제거 방법과 이상치가 제거되었다는 통계 자료 제시)

-> 박스플랏을 통한 통계량 제시, 이상치가 매우 많았기 때문에 전체 제거하지는 않음

1-3. k-means 또는 DBSCAN 등을 활용하여 군집 생성 후 기법 선택 이유

-> k-means를 통해 군집분석 진행 (elbow기법을 사용하여 k의 개수 지정)

2-1. 군집 성능 지표 산출, 군집간 차이와 특성 제시

-> 실루엣 계수와 각 변수별로 군집의 특성 파악후 제시함

2-2. 군집별 추천 상품 구성, 타 군집 상품과의 차이 설명

-> 추천 시스템 알고리즘(추천 시스템 자체를 처음 접해봤기 때문에 파이썬 머신러닝 완벽 가이드에 있는 내용 그대로 따라했어요 ㅠ)

2-3. KNN등을 활용하여 고객별 근접 이웃 분석 수행 후, 상품 추천 수행 방법 제시, 고객 번호에 대한 추천 상품 결과 

-> 마찬가지로 책 그대로 따라한 뒤, 제시된 고객번호에 대한 추천 상품 제시

 

 

 

 

2. 통계 분석 (50점)

3. 철강 제품의 불량률 90% 추정 오차한계가 5%이내가 되기 위한 표본크기 최소

-> 최소 표본 크기 공식 그대로 대입

4-1. 은의 가격과 이동평균(N=3)의 가격을 하나의 시계열 그래프로 나타내기

4-2. 은의 가격 1월 대비 9월 가격은 몇 %상승했는지 계산 (22.9 -> 41.9)

-> 두 문제 다 기억안남 ㅠ 그래프랑 결과 둘 다 제시하긴 함

5. 후보자를 지지하는 지역별 유권자 비율의 차이 가설 검정

-> 카이제곱

6. 남, 여 혈압 차이에 대한 검정 통계량 제시 후, 신뢰구간이 어떻게 결과를 지지하는 지 설명

-> 가설 설정 후, t-test 검정, 신뢰구간이 0을 포함하면 차이 X, 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면 차이 O

7. 베이지안 회귀 1000 burn-in , 10000MCMC

-> 시간 부족 및 아예모르는 개념이라 손도 못댐 ㅠ

 

 

 

어제 사전 점수 공개됐는데 겨우 합격하긴 했습니다 !!!!

다음 포스팅은 ADP 실기 합격 후기로 돌아오겠습니당 ㅎㅎ

 

++) 추가

https://suhye.tistory.com/m/entry/%EC%A0%9C-26%ED%9A%8C-ADP-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%ED%95%A9%EA%B2%A9-%ED%9B%84%EA%B8%B0-%EA%B3%B5%EB%B6%80-%EC%9E%90%EB%A3%8C-%EC%B2%A8%EB%B6%80

제 26회 ADP 실기 합격 후기 (+공부 자료 첨부)