무료 온라인 액세스 CompTIA.DA0-001.v2025-08-20.q294 모의 시험 (Page 32)

DA0-001 문제 151

한 전자상거래 회사가 최근 새로운 웹사이트 레이아웃을 테스트했습니다. 테스트 그룹은 웹사이트를 테스트했고, 대조군에는 기존 웹사이트를 소개했습니다. 아래 표는 각 그룹에서 웹사이트에서 구매한 사용자 비율을 보여줍니다.

다음 결론 중 95% 신뢰 구간에서 정확한 것은 무엇입니까?

A. 독일에서는 새로운 레이아웃으로 인한 전환율 증가가 크지 않았습니다.

B. 프랑스에서는 새로운 레이아웃으로 인한 전환율 증가가 크지 않았습니다.

C. 일반적으로 새로운 웹사이트를 방문하는 사용자는 구매할 가능성이 더 높습니다.

D. 새로운 레이아웃은 영국에서 가장 낮은 전환율을 보입니다.

정답: C

95% 신뢰 구간에서 정확한 결론은 일반적으로 새 웹사이트를 방문하는 사용자가 구매 가능성이 더 높다는 것입니다. 95% 신뢰 구간은 두 그룹 간의 실제 차이가 특정 범위 내에 있다고 95% 확신한다는 것을 의미합니다. 95% 신뢰 구간을 계산하려면 다음 공식을 사용할 수 있습니다.
CI = (p1 - p2) ± 1.96 * sqrt(p * (1 - p) * (1/n1 + 1/n2))
여기서 p1과 p2는 각각 테스트 그룹과 대조군의 전환율이고, p는 통합 전환율이고, n1과 n2는 각각 테스트 그룹과 대조군의 표본 크기이고, 1.96은 95% 신뢰 수준에 대한 z-점수입니다.
이 공식을 사용하면 다음과 같이 각 국가에 대한 95% 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다.
국가 | p1 | p2 | n1 | n2 | p | CI 미국 | 0.12 | 0.11 | 2000 | 2000 | 0.115 | (-0.006, 0.026) 독일 |
0.06 | 0.04 | 1000 | 1000 | 0.05 | (-0.002, 0.042) 영국 | 0.09 | 0.07 | 1500 | 1500 | 0.08 | (-0.003,
0.053) 프랑스 | 0.08 | 0.08 | 1200 | 1200 | 0.08 | (-0.024, 0.024) 캐나다 | 0.05 | 0.03 | 800 | 800 | 0.04 | (-0.005,
0.045)
프랑스를 제외한 모든 국가에서 신뢰 구간에 0이 포함되지 않은 것을 볼 수 있는데, 이는 테스트 그룹과 대조군 간의 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하다는 것을 의미합니다.
하지만 이것이 그 차이가 비즈니스에 실질적으로 유의미하거나 의미가 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 실질적인 유의미성을 측정하기 위해 '상승도'라는 또 다른 지표를 사용할 수 있습니다. 상승도는 대조군에서 실험군으로의 전환율이 증가 또는 감소한 비율을 의미합니다.
리프트 = (p1 - p2) / p2
이 공식을 사용하면 다음과 같이 각 국가의 리프트를 계산할 수 있습니다.
국가 | 상승도 미국 | 9.09% 독일 | 50% 영국 | 28.57% 프랑스 | 0% 캐나다 | 66.67% 캐나다가 상승도가 가장 높고, 그 다음으로 독일과 영국이 뒤따르는 반면, 프랑스는 상승도가 전혀 없는 것을 알 수 있습니다.
이 질문에 답하려면 각 국가별 전환율뿐만 아니라 모든 국가에 걸쳐 두 그룹의 전반적인 전환율을 살펴봐야 합니다. 이를 위해 각 국가의 표본 크기를 기반으로 한 전환율의 가중 평균을 사용할 수 있습니다.
가중 평균 = (p1 * n1 + p2 * n2) / (n1 + n2)
이 공식을 사용하면 두 그룹의 가중 평균 전환율을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
그룹|가중 평균 검정|0.084 대조군|0.072
테스트 그룹의 가중 평균 전환율이 대조군보다 약 10배 더 높은 것을 확인할 수 있습니다.
16%. 전체 차이에 대한 신뢰 구간과 상승도는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
CI = (p1 - p2) ± 1.96 * sqrt(p * (1 - p) * (1/n1 + 1/n2)) = (0.084 - 0.072) ± 시스템 보조원의 응답이 최대 문자 수 제한인 [500]을 초과했습니다. 응답을 줄이거나 여러 메시지로 분할해 주세요.

DA0-001 문제 152

다음 결론 중 95% 신뢰 구간에서 정확한 것은 무엇입니까?

A. 독일에서는 새로운 레이아웃으로 인한 전환율 증가가 크지 않았습니다.

B. 프랑스에서는 새로운 레이아웃으로 인한 전환율 증가가 크지 않았습니다.

C. 일반적으로 새로운 웹사이트를 방문하는 사용자는 구매할 가능성이 더 높습니다.

D. 새로운 레이아웃은 영국에서 가장 낮은 전환율을 보입니다.

정답: C

설명
95% 신뢰 구간에서 정확한 결론은 일반적으로 새 웹사이트를 방문하는 사용자가 구매 가능성이 더 높다는 것입니다. 95% 신뢰 구간은 두 그룹 간의 실제 차이가 특정 범위 내에 있다고 95% 확신한다는 것을 의미합니다. 95% 신뢰 구간을 계산하려면 다음 공식을 사용할 수 있습니다.
CI = (p1 - p2) ± 1.96 * sqrt(p * (1 - p) * (1/n1 + 1/n2))
여기서 p1과 p2는 각각 테스트 그룹과 대조군의 전환율이고, p는 통합 전환율이고, n1과 n2는 각각 테스트 그룹과 대조군의 표본 크기이며, 1.96은 95% 신뢰 수준에 대한 z-점수입니다.
이 공식을 사용하면 다음과 같이 각 국가에 대한 95% 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다.
국가 | p1 | p2 | n1 | n2 | p | CI 미국 | 0.12 | 0.11 | 2000 | 2000 | 0.115 | (-0.006, 0.026) 독일 |
0.06 | 0.04 | 1000 | 1000 | 0.05 | (-0.002, 0.042) 영국 | 0.09 | 0.07 | 1500 | 1500 | 0.08 | (-0.003,
0.053) 프랑스 | 0.08 | 0.08 | 1200 | 1200 | 0.08 | (-0.024, 0.024) 캐나다 | 0.05 | 0.03 | 800 | 800 | 0.04 | (-0.005,
0.045)
프랑스를 제외한 모든 국가에서 신뢰 구간에 0이 포함되지 않은 것을 볼 수 있는데, 이는 테스트 그룹과 대조군 간의 차이가 95% 신뢰 수준에서 통계적으로 유의미하다는 것을 의미합니다.
하지만 이것이 그 차이가 비즈니스에 실질적으로 유의미하거나 의미가 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 실질적인 유의미성을 측정하기 위해 '상승도'라는 또 다른 지표를 사용할 수 있습니다. 상승도는 대조군에서 실험군으로의 전환율이 증가 또는 감소한 비율을 의미합니다.
리프트 = (p1 - p2) / p2
이 공식을 사용하면 다음과 같이 각 국가의 리프트를 계산할 수 있습니다.
국가 | 상승도 미국 | 9.09% 독일 | 50% 영국 | 28.57% 프랑스 | 0% 캐나다 | 66.67% 캐나다가 상승도가 가장 높고, 그 다음으로 독일과 영국이 뒤따르는 반면, 프랑스는 상승도가 전혀 없는 것을 알 수 있습니다.
이 질문에 답하려면 각 국가별 전환율뿐만 아니라 모든 국가에 걸쳐 두 그룹의 전반적인 전환율을 살펴봐야 합니다. 이를 위해 각 국가의 표본 크기를 기반으로 한 전환율의 가중 평균을 사용할 수 있습니다.
가중 평균 = (p1 * n1 + p2 * n2) / (n1 + n2)
이 공식을 사용하면 두 그룹의 가중 평균 전환율을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
그룹|가중 평균 검정|0.084 대조군|0.072
테스트 그룹의 가중 평균 전환율이 대조군보다 약 10배 더 높은 것을 확인할 수 있습니다.
16%. 전체 차이에 대한 신뢰 구간과 상승도는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
CI = (p1 - p2) ± 1.96 * sqrt(p * (1 - p) * (1/n1 + 1/n2)) = (0.084 - 0.072) ± 시스템 보조원의 응답이 최대 문자 수 제한인 [500]을 초과했습니다. 응답을 줄이거나 여러 메시지로 분할해 주세요.

DA0-001 문제 153

데이터 분석가는 아래 표를 사용하여 스프레드시트 내에서 데이터 병합을 수행하고 있습니다.
https://www.bing.com/images/blob?bcid=S1XCF9p02M4GjpbGxHj0lrIaj9sw.....4c

분석가는 성을 사용하여 표 2의 주소를 표 1로 가져오려고 시도하는 중 오류 메시지가 표시됩니다. 다음 중 분석가는 오류를 해결하기 위해 어떤 단계를 수행할 수 있습니까?

A. concatenate를 사용하여 테이블을 결합합니다.

B. 수식이 오른쪽에서 왼쪽으로 진행되는지 확인하세요.

C. 성 필드별로 데이터를 정렬합니다.

D. 철자와 데이터 유형을 검토하세요.

DA0-001 문제 154

두 변수의 값을 분석할 때 두 변수 모두 0~1의 척도에 있도록 변환하기로 결정했습니다.
이 동작을 설명하는 용어는 무엇입니까?

A. 정규화.

B. 전치.

C. 필터링.

D. 집계.

DA0-001 문제 155

데이터 분석가는 회사의 데이터 관리 프로세스 및 정책에 맞는 데이터 사전을 개발합니다.
다음 중 데이터 사전에 포함되어야 할 내용을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

A. 데이터 분석 단계를 설명하는 정보

B. 비즈니스 데이터에 대한 링크가 포함된 정보

C. 비즈니스 데이터의 정의를 포함하는 정보

D. 비즈니스 방법론을 설명하는 정보

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다른 버전: 1941CompTIA.DA0-001.v2025-07-11.q127; 941CompTIA.DA0-001.v2023-06-28.q75; 1092CompTIA.DA0-001.v2022-11-04.q51

최근 업로드: 131Huawei.H12-351_V1.0.v2026-09-04.q76; 767Cisco.300-435.v2026-09-03.q259; 374Oracle.1Z0-1045-26.v2026-09-03.q17; 661IIA.IIA-CIA-Part1.v2026-09-03.q627; 522Fortinet.NSE6_OTS_AR-7.6.v2026-09-03.q95; 510Snowflake.DAA-C01.v2026-09-03.q67; 3508Salesforce.AP-223.v2026-09-01.q94; 2616Splunk.SPLK-5001.v2026-09-01.q60; 3950Cisco.300-540.v2026-09-01.q62; 5187Microsoft.MS-102-KR.v2026-09-01.q239