금융DT 5판 - 디지털금융기술 예상문제 (빅데이터)

예상 문제 20개 (빅 데이터 기술의 이해와 활용)

문제 1

질문: 빅 데이터의 정의로 옳은 것은?

① 기존의 데이터보다 작은 크기와 속도로 수집, 저장, 분석이 쉬운 데이터
② 기존의 데이터보다 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미
③ 정형 데이터만을 포함한 데이터
④ 비정형 데이터만을 포함한 데이터

답: ② 기존의 데이터보다 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미

해설: 빅 데이터는 기존의 데이터보다 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미하며, 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석 등이 어려운 데이터를 포함한다.

문제 2

질문: 빅 데이터의 공통적인 속성이 아닌 것은?

① 크기(Volume)
② 속도(Velocity)
③ 다양성(Variety)
④ 일관성(Consistency)

답: ④ 일관성(Consistency)

해설: 빅 데이터의 공통적인 속성은 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이며, 일관성(Consistency)은 포함되지 않는다.

문제 3

질문: 빅 데이터의 추가적인 속성으로 옳지 않은 것은?

① 정확성(Veracity)
② 가치(Value)
③ 시각화(Visualization)
④ 단순성(Simplicity)

답: ④ 단순성(Simplicity)

해설: 빅 데이터의 추가적인 속성으로는 정확성(Veracity), 가치(Value), 시각화(Visualization)가 있으며, 단순성(Simplicity)은 포함되지 않는다.

문제 4

질문: 빅 데이터를 정형화의 정도에 따라 분류한 것이 아닌 것은?

① 정형 데이터
② 반정형 데이터
③ 비정형 데이터
④ 혼합형 데이터

답: ④ 혼합형 데이터

해설: 빅 데이터는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터로 분류되며, 혼합형 데이터는 포함되지 않는다.

문제 5

질문: 다음 중 정형 데이터에 해당하는 예시는?

① 엑셀 파일
② HTML 텍스트
③ 유튜브 동영상
④ 페이스북 게시물

답: ① 엑셀 파일

해설: 정형 데이터는 고정된 필드에 저장 가능한 데이터로, 엑셀 파일이 그 예시이다.

문제 6

질문: 반정형 데이터에 해당하는 예시는?

① 엑셀 파일
② HTML 텍스트
③ 유튜브 동영상
④ 페이스북 게시물

답: ② HTML 텍스트

해설: 반정형 데이터는 인터넷 문서에 포함된 형태의 데이터로, HTML 텍스트가 그 예시이다.

문제 7

질문: 비정형 데이터에 해당하는 예시는?

① 엑셀 파일
② HTML 텍스트
③ 유튜브 동영상
④ SQL 데이터베이스

답: ③ 유튜브 동영상

해설: 비정형 데이터는 고정된 형식이 없는 데이터로, 유튜브 동영상이 그 예시이다.

문제 8

질문: 빅 데이터를 다각적으로 분석하고 활용할 수 있는 기술로 옳지 않은 것은?

① 저장 기술(하둡, NoSQL)
② 분석 기술(데이터 마이닝, 기계 학습)
③ 표현 기술(R 언어)
④ 보안 기술(방화벽, 암호화)

답: ④ 보안 기술(방화벽, 암호화)

해설: 빅 데이터를 다각적으로 분석하고 활용할 수 있는 기술로는 저장 기술, 분석 기술, 표현 기술이 있으며, 보안 기술은 포함되지 않는다.

문제 9

질문: 빅 데이터의 궁극적인 목적은?

① 데이터의 수집과 저장
② 다양한 종류의 데이터를 처리하는 것
③ 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 것
④ 데이터의 시각화

답: ③ 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 것

해설: 빅 데이터의 궁극적인 목적은 다양한 종류로 이루어진 많은 양의 데이터 속에서 숨겨진 패턴이나 유용한 정보를 찾아내는 것이다.

문제 10

질문: 빅 데이터 처리 과정에 포함되지 않는 단계는?

① 데이터 생성
② 데이터 수집
③ 데이터 저장
④ 데이터 삭제

답: ④ 데이터 삭제

해설: 빅 데이터 처리 과정은 데이터 생성, 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화의 단계로 이루어지며, 데이터 삭제는 포함되지 않는다.

문제 11

질문: 금융 기관에서 빅 데이터를 활용하는 사례로 옳지 않은 것은?

① 대출 심사 기간 단축
② 인력 관리 효율화
③ 사이버 사건 사전 탐지
④ 고객의 위치 추적

답: ④ 고객의 위치 추적

해설: 금융 기관에서 빅 데이터는 대출 심사 기간 단축, 인력 관리 효율화, 사이버 사건 사전 탐지 등에 활용되며, 고객의 위치 추적은 포함되지 않는다.

문제 12

질문: 빅 데이터 분석 기술로 옳지 않은 것은?

① 데이터 마이닝
② 기계 학습
③ 자연어 처리
④ 데이터 암호화

답: ④ 데이터 암호화

해설: 빅 데이터 분석 기술로는 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리 등이 있으며, 데이터 암호화는 포함되지 않는다.

문제 13

질문: 데이터 3법 개정으로 가능해진 것은?

① 데이터를 수집하는 방법의 규제
② 개인을 식별할 수 없는 정보의 상업적 이용
③ 데이터를 삭제하는 절차의 간소화
④ 데이터를 암호화하는 표준의 강화

답: ② 개인을 식별할 수 없는 정보의 상업적 이용

해설: 데이터 3법 개정으로 개인을 식별할 수 없는 정보의 상업적 이용이 가능해졌다.

문제 14

질문: 빅 데이터의 저장 기술로 옳은 것은?

① 하둡
② 기계 학습
③ 자연어 처리
④ 데이터 시각화

답: ① 하둡

해설: 빅 데이터의 저장 기술로는 하둡과 NoSQL이 포함된다.

문제 15

질문: 금융 기관에서 빅 데이터 활용으로 얻을 수 있는 이점이 아닌 것은?

① 대출 심사 기간 단축
② 고객의 위치 추적
③ 자금 세탁 방지
④ 상품 설계와 마케팅 기획

답: ② 고객의 위치 추적

해설: 금융 기관에서 빅 데이터는 대출 심사 기간 단축, 자금 세탁 방지, 상품 설계와 마케팅 기획 등에서 이점을 제공하며, 고객의 위치 추적은 포함되지 않는다.

문제 16

질문: 반정형 데이터의 예로 옳지 않은 것은?

① HTML 텍스트
② XML
③ JSON
④ 유튜브 동영상

답: ④ 유튜브 동영상

해설: 반정형 데이터의 예로는 HTML 텍스트, XML, JSON 등이 있으며, 유튜브 동영상은 비정형 데이터에 해당한다.

문제 17

질문: 빅 데이터를 활용한 금융 서비스가 아닌 것은?

① 신용 평가
② 리스크 관리
③ 고객 응대
④ 데이터 암호화

답: ④ 데이터 암호화

해설: 빅 데이터를 활용한 금융 서비스로는 신용 평가, 리스크 관리, 고객 응대 등이 있으며, 데이터 암호화는 포함되지 않는다.

문제 18

질문: 빅 데이터 분석 기술로 활용되지 않는 것은?

① 데이터 마이닝
② 기계 학습
③ 자연어 처리
④ 네트워크 보안

답: ④ 네트워크 보안

해설: 빅 데이터 분석 기술로는 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연어 처리 등이 활용되며, 네트워크 보안은 포함되지 않는다.

문제 19

질문: 데이터의 정형화 정도에 따른 분류 중 비정형 데이터의 예시는?

① 엑셀 파일
② SQL 데이터베이스
③ XML
④ 페이스북 게시물

답: ④ 페이스북 게시물

해설: 비정형 데이터는 고정된 형식이 없는 데이터로, 페이스북 게시물이 그 예시이다.

문제 20

질문: 금융 위원회가 추진하는 금융 분야 빅 데이터 인프라 구축의 목적은?

① 데이터 수집 방법의 표준화
② 데이터의 안전한 삭제
③ 데이터의 원활한 활용
④ 데이터의 암호화 수준 향상

답: ③ 데이터의 원활한 활용

해설: 금융 위원회가 추진하는 금융 분야 빅 데이터 인프라 구축의 목적은 데이터의 원활한 활용이다