무료 온라인 액세스 CompTIA.DA0-001.v2025-08-20.q294 모의 시험 (Page 42)

DA0-001 문제 201

웹 스크래핑을 완료한 후, 다음 중 어떤 파일 형식을 구문 분석해야 합니까?

A. .html

B. .txt

C. .csv

D. .tsv

DA0-001 문제 202

다음 중 대수의 법칙을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?

A. 표본 크기가 감소함에 따라 표준 편차는 전체 모집단의 평균에 가까워집니다.

B. 표본 크기가 커짐에 따라 평균은 전체 모집단의 평균에 가까워집니다.

C. 표본 크기가 감소함에 따라 평균은 전체 모집단의 평균에 가까워집니다.

D. 표본 크기가 두 배로 증가하면 표본은 모집단 전체를 나타냅니다.

정답: B

가장 좋은 답은 B입니다. 표본 크기가 커질수록 평균은 전체 모집단의 평균에 가까워집니다.
확률과 통계에서 대수의 법칙은 표본 크기가 커짐에 따라 평균이 전체 모집단의 평균에 가까워진다고 말합니다. 이는 표본이 크기가 커질수록 모집단을 더 잘 대표하기 때문입니다. 대수의 법칙은 일부 무작위 사건의 평균에 대해 안정적인 장기 결과를 보장합니다.1 A) 표본 크기가 감소함에 따라 표준 편차가 전체 모집단의 평균에 가까워진다는 것은 표준 편차와 평균의 개념을 혼동하기 때문에 정확하지 않습니다. 표준 편차는 데이터 집합의 값이 평균에서 얼마나 차이가 나는지를 측정하는 것이지 평균이 모집단 평균에 얼마나 가까운지를 측정하는 것이 아닙니다. 또한 표본 크기가 감소함에 따라 표준 편차는 감소하는 경향이 없고 증가하는 경향이 있는데, 이는 표본이 모집단을 덜 대표하게 되기 때문입니다.
C) 표본 크기가 감소함에 따라 평균이 전체 모집단의 평균에 가까워진다는 주장은 대수의 법칙에 위배되므로 옳지 않습니다. 표본 크기가 감소함에 따라 평균이 전체 모집단의 평균에서 벗어나는 경향이 있는데, 이는 표본이 모집단을 덜 대표하게 되기 때문입니다.
D) 표본 크기가 두 배로 증가하면 표본이 전체 모집단을 나타낸다는 주장은 옳지 않습니다. 표본 평균이 모집단 평균에 얼마나 가까운지를 나타내지 않기 때문입니다. 표본 크기가 두 배로 증가한다고 해서 처음부터 충분히 크지 않은 한, 표본이 반드시 전체 모집단을 나타내는 것은 아닙니다. 대수의 법칙은 전체 모집단을 나타내는 특정 표본의 수나 비율을 명시하는 것이 아니라, 표본 크기가 무한히 증가함에 따라 표본 평균이 모집단 평균에 어떻게 접근하는지를 설명합니다.

DA0-001 문제 203

What is the maximum number of values that may be assigned to a single key in a key/value store?

A. 3

B. 2

C. 1

D. No maximum

DA0-001 문제 204

A data analyst is creating a dashboard and trying to identify the type of information that should be included.
Which of the following should the analyst consider first?

A. Data refresh rate

B. Consumer types

C. Access permissions

D. Data sources and attributes

정답: D

The answer is D. Data sources and attributes.
Short explanation: The data analyst should consider the data sources and attributes first when creating a dashboard, because they determine what kind of information can be included and how it can be displayed.
The data sources and attributes define the origin, quality, format, and structure of the data that will be used for the dashboard. They also affect the data refresh rate, the consumer types, and the access permissions of the dashboard12 A: Data refresh rate is not the first thing to consider, because it depends on the data sources and attributes.
데이터 새로 고침 빈도는 대시보드의 데이터가 최신 변경 사항을 반영하도록 업데이트되거나 새로 고쳐지는 빈도입니다. 데이터 새로 고침 빈도는 데이터 소스의 유형, 빈도 및 가용성에 따라 달라질 수 있습니다.1 B: 소비자 유형은 데이터 소스 및 속성에 따라 달라지므로 가장 먼저 고려해야 할 사항은 아닙니다.
소비자 유형은 대시보드의 대상 또는 사용자로, 대시보드에 대한 요구, 선호도 및 기대치가 다를 수 있습니다. 소비자 유형은 대시보드의 디자인, 레이아웃 및 기능에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 소비자 유형을 파악하려면 해당 소비자에게 어떤 종류의 데이터가 제공되고 관련성이 있는지 알아야 합니다.1 C: 액세스 권한은 데이터 소스 및 속성에 따라 달라지므로 가장 먼저 고려해야 할 사항이 아닙니다. 액세스 권한은 대시보드를 보거나, 편집하거나, 공유할 수 있는 사용자를 제어하는 규칙 또는 정책입니다. 액세스 권한은 대시보드 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보호할 수 있습니다. 그러나 어떤 종류의 데이터가 관련되어 있고 누가 액세스해야 하는지 알지 못하면 액세스 권한을 설정할 수 없습니다.1

DA0-001 문제 205

GAPP 원칙에 따르면 조직은 데이터 주체에게 개인 정보를 검토하고 업데이트할 수 있는 권한을 제공해야 합니까?

A. 접근

B. 선택

C. 동의

D. 공지사항

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