데이터와 친해지기

데이터와 친해지기

 

0. 조직이 기업 기억을 체계화하여 얻는 이점이 아닌 것은

- 장기적으로 빠르고 효울적인 의사결정에 방해가 된다.

- 노하우를 가진 직원이 퇴사해도 그 노하우는 조직에 남을 수 있다.

- 다양한 요인을 파악할 수 있게 되어 예측의 정확도가 향상된다.

- 개별적인 문제해결 경험과 노하우를 조직 차원에서 축적할 수 있다.

 

0. 데이터를 활용하면 판단력이 향상될 수 있다. O

 

0. 데이터 기반의 의사결정을 하는 조직을 만들기 위해서는 현업 담당자와 데이터 전문가의 협업과 소통이 중요하다. O

0. 증거를 기반으로 이야기하는 데이터 마인드를 가지면, 사실에 입각해 판단하기 때문에 정확도가 낮아진다. X

0. 시간에 따라 순차적으로 기록된 데이터를 분석하여 미래를 예측할 때 사용하기 적합한 기법은
- 시계열 예측

0. 조건에 맞는 것을 골라내는 기법
- 분별

0. 여러가지 현상 사이에 변하는 규칙성 또는 변하는 관계식을 찾아내는 기법
- 회귀

0. 분류 체계가 없는 곳에 분류 체계를 만드는 기법
- 군집

0. 원인과 결과의 관계를 밝히는 기법
- 인과

0. 데이터를 업무에 활용하는 방법 중 옳지 않은 것은
- 공장의 기계가 고장나기 전 산제 대응하는 것은 불가능하다
- 고객 행동 분석할 수 있다.
- 시장 트렌드 읽고 활용할 수 있다.
- 구체적인 수요 예측을 할 수 있다.

0. 데이터를 활용하여 상황을 예측하는 방법과 관계 없는 것은
- 예측에 있어 현업의 직관과 경험은 필요하지 않다.
- 가격 예측을 통한 선제적 대응으로 구매 비용을 절감할 수 있다.
- 구체적인 수요량 예측을 통해 선제적인 물류 대비를 할 수 있다.
- 예지 정비를 통해 과잉 정비를 방지할 수 있다.

0. 비판에 익숙해지는 조직문화를 위한 요소로 적합하지 않은 것은
- 독단적 결정
- 회복 탄력성
- 지적 겸손함
- 의무적 회의감

0. 데이터와 관련된 생각 중 사실이 아닌 것은
- 데이터 활용에는 전문 지식이 필수적이므로, 데이터 직무가 아닌 직무에서는 신경쓸 필요가 없다.
- 단순하고 반복적인 업무는 데이터를 통해 자동화하며 생산성을 높일 수 있다.
- 목적과 문제의식에 초점을 맞춘 데이터 수집이 중요하다.
- 현업에서는 데이터로 개선할 수 있는 문제를 고민하고 발전하는 것이 중요하다

0. 데이터 사고력과 관련 없는 것은
- 맹목적 믿음
- 분석적 사고력
- 비판적 사고력
- 구조적 사고력