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최신 CompTIA Data+ DY0-001 무료샘플문제 (Q83-Q88):

질문 # 83
A data analyst is analyzing data and would like to build conceptual associations. Which of the following is the best way to accomplish this task?

정답：A

설명：
n-grams capture contiguous sequences of words, revealing which terms co-occur and form meaningful multi-word concepts. By analyzing these frequent word combinations, you directly uncover conceptual associations in the text.


질문 # 84
An analyst is examining data from an array of temperature sensors and sees that one sensor consistently returns values that are much higher than the values from the other sensors. Which of the following terms best describes this type of error?

정답：D

설명：
# A systematic error is a consistent, repeatable error caused by faulty equipment or flawed measurement techniques. Since one sensor consistently over-reports values, this is a classic case of systematic error.
Why the other options are incorrect:
* A: Synthetic data is artificially generated - unrelated to sensor malfunction.
* C: Heteroskedasticity refers to non-constant variance - not consistent bias.
* D: Idiosyncratic errors are random and unpredictable - not consistent.
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 1.4:"Systematic errors arise from consistent biases in measurement devices or methods, requiring calibration or correction."
-


질문 # 85
A data scientist is using the following confusion matrix to assess model performance:
Actually Fails
Actually Succeeds
Predicted to Fail
80%
20%
Predicted to Succeed
15%
85%

The model is predicting whether a delivery truck will be able to make 200 scheduled delivery stops.
Every time the model is correct, the company saves 1 hour in planning and scheduling.
Every time the model is wrong, the company loses 4 hours of delivery time.
Which of the following is the net model impact for the company?

정답：C

설명：
First, we assume 100 trucks (or 100 predictions), as the percentages are easiest to scale on a base of 100.
Using the confusion matrix:
* True Positives (Predicted Fail & Actually Fails): 80 trucks - correct # +1 hr each = +80 hrs
* False Positives (Predicted Fail & Actually Succeeds): 20 trucks - incorrect # -4 hrs each = -80 hrs
* False Negatives (Predicted Succeed & Actually Fails): 15 trucks - incorrect # -4 hrs each = -60 hrs
* True Negatives (Predicted Succeed & Actually Succeeds): 85 trucks - correct # +1 hr each = +85 hrs Now calculate net hours:
Total gain: 80 hrs (TP) + 85 hrs (TN) = +165 hrs
Total loss: 80 hrs (FP) + 60 hrs (FN) = -140 hrs
Net Impact: 165 - 140 = +25 hours saved
So the correct answer is:
B : (25 hours saved)
However, based on the table provided (which appears to be normalized as percentages), the values apply to a total of 100 predictions. Let's recalculate carefully and validate.
Breakdown:
* TP = 80% # 80 × +1 hr = +80 hrs
* FP = 20% # 20 × -4 hrs = -80 hrs
* FN = 15% # 15 × -4 hrs = -60 hrs
* TN = 85% # 85 × +1 hr = +85 hrs
Total hours = +80 + 85 - 80 - 60 = +25 hrs
Final answer: B. 25 hours saved
Official References:
* CompTIA DataX (DY0-001) Study Guide - Section 4.3:"Business cost/benefit analysis based on confusion matrix performance is critical for evaluating model ROI."


질문 # 86
A data scientist is performing a linear regression and wants to construct a model that explains the most variation in the dat a. Which of the following should the data scientist maximize when evaluating the regression performance metrics?

정답：C


질문 # 87
A data scientist is using the following confusion matrix to assess model performance:

The model is predicting whether a delivery truck will be able to make 200 scheduled delivery stops. Every time the model is correct, the company saves an hour in planning and scheduling of maintenance work. Every time the model is wrong, the company loses four hours of delivery time for the truck. Which of the following is the net model impact for the company?

정답：D

설명：
Treat each "predicted-to-fail" and "predicted-to-succeed" row as coming from 100 cases apiece (200 total).


질문 # 88
......

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