35회 ADsP 기출문제 · 해설

ADsP 데이터분석 준전문가 35회 필기 기출문제 50문항입니다. 먼저 아래 출제 분석으로 회차의 난이도와 단원 구성을 확인한 뒤, 문제마다 정답 · 해설 보기를 눌러 정답과 해설을 확인하세요.

35회 출제 분석

이 회차는 아직 회원 풀이 기록이 충분하지 않아 정답률을 표시하지 않습니다. 아래는 과목 구성과 문항 정보입니다.

많이 나온 단원은 데이터 이해: 빅데이터의 가치와 위기 5문항, 데이터와 정보 3문항 / 데이터 분석 기획: 마스터 플랜·거버넌스 6문항, 분석 방법론 2문항 / 데이터 분석: 정형 데이터 마이닝 17문항, 통계 분석 11문항입니다.

과목문항단원 분포
데이터 이해10빅데이터의 가치와 위기 5 · 데이터와 정보 3 · 데이터 사이언스·인재 1 · 데이터베이스 활용 1
데이터 분석 기획10마스터 플랜·거버넌스 6 · 분석 방법론 2 · 분석 과제 발굴 1 · 분석 기획 기본 1
데이터 분석30정형 데이터 마이닝 17 · 통계 분석 11 · 시계열·차원 축소 1 · R·데이터 전처리 1

회원 정답률은 패스뱅크 회원이 문제풀이·모의고사에서 실제로 푼 기록을 집계한 값입니다. 문제 하나는 풀이 10건, 과목·단원·회차 묶음은 50건 이상일 때만 표시합니다. 단원은 문제 문장의 핵심 용어로 패스뱅크가 자동 분류한 것이라 공식 출제 기준표의 단원과 다를 수 있습니다.

데이터 이해

문제 1
단원 데이터와 정보
사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자 요구에 따라 정보처리 데이터베이스 관리를 하는 소프트웨어를 무엇이라고 하는가?
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정답 ①
DBMS는 사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 처리하고 데이터베이스를 관리해 주는 소프트웨어입니다. 데이터 사전은 자료에 관한 정보를 모아 둔 저장소, SQL은 관계형 데이터베이스를 다루는 언어, ERD는 실체와 관계를 도형으로 나타낸 것입니다.
시험 포인트: DBMS = 사용자 요구에 따라 DB 를 관리하는 소프트웨어, SQL = DB 질의 언어, ERD = 실체-관계 도형
문제 2
단원 데이터 사이언스·인재
데이터 사이언티스트의 필요 역량으로 적절하기 않은 것은?
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정답 ③
데이터 사이언티스트에게는 데이터 관리, 분석 모델링, 비즈니스 분석 같은 하드 스킬과 커뮤니케이션, 공감 같은 소프트 스킬이 모두 필요합니다. 네트워크 최적화 능력은 필요 역량에 포함되지 않습니다.
시험 포인트: 데이터 사이언티스트 = 하드 스킬 + 소프트 스킬(고객 공감·커뮤니케이션)
문제 3
단원 빅데이터의 가치와 위기
사생활 침해 방지 기술에 해당하는 것으로 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 변환하는 포괄적 기술로 올바른 것은?
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정답 ①
사생활 침해를 막기 위해 개인 식별 정보를 삭제하거나 알아볼 수 없는 형태로 바꾸는 포괄적 기술은 익명화입니다. 데이터 마스킹은 일부를 가리는 기법, 가명은 다른 값으로 대체하는 방법, 데이터값 삭제는 필요 없는 값을 지우는 방법으로 익명화의 세부 기법입니다.
시험 포인트: 익명화 = 개인 식별 정보 삭제·변환의 포괄적 기술, 마스킹·가명·값 삭제는 세부 기법
문제 4
단원 데이터와 정보
데이터 분석 알고리즘으로 부당한 피해를 보는 사람을 방지하기 위해서 생겨난 직업으로 데이터 분석 알고리즘으로 인해 피해를 입은 사람을 구제하는 전문가를 무엇이라 하는가?
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정답 ②
데이터 분석 알고리즘으로 부당한 피해를 입은 사람을 구제하는 전문가는 알고리즈미스트입니다. 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가는 알고리즘을 만들고 활용하는 쪽의 전문가입니다.
시험 포인트: 알고리즈미스트 = 알고리즘 피해를 입은 사람을 구제하는 전문가
문제 5
단원 빅데이터의 가치와 위기
빅데이터의 영향에 대해 올바르지 않은 것은 무엇인가?
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정답 ④
빅데이터는 산업 전체의 생산성을 높이고 맞춤형 서비스를 저렴하게 이용하게 하며 사회 변화 추정과 재해 정보 추출에 쓰입니다. 사물인터넷의 발달로 사람의 개입은 오히려 최소화되므로 사람이 최대로 개입하게 되었다는 설명이 올바르지 않습니다.
시험 포인트: 사물인터넷 발달 → 사람의 개입 최소화
문제 6
단원 빅데이터의 가치와 위기
빅데이터의 기술 활용과 관련된 설명으로 거리가 먼 것은?
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정답 ③
빅데이터는 기업의 원가 절감과 제품 차별화, 미래 사회에 대비한 법제도와 정보 제공, 개인의 기회비용 절약에 활용됩니다. 정부의 이익을 위해 개인의 정보를 활용한다는 것은 빅데이터 활용에 해당하지 않습니다.
시험 포인트: 빅데이터 활용 = 기업(원가절감·투명성)·정부(미래 대비 정보)·개인(기회비용 절약)
문제 7
단원 빅데이터의 가치와 위기
다음 중 빅데이터 위기요인과 통제방안에 대한 내용과 관련이 없는 것은?
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정답 ③
빅데이터 시대의 위기요인은 사생활 침해, 책임 원칙의 훼손, 데이터 오용의 세 가지이고, 각각 동의제에서 책임제로의 전환, 결과 기반 책임 원칙 고수, 알고리즘 접근 허용(알고리즈미스트)이라는 통제방안이 짝을 이룹니다. 데이터 변화 관리는 이 위기요인이나 통제방안 어디에도 해당하지 않는 용어입니다.
시험 포인트: 위기요인 3가지 = 사생활 침해(→책임제) · 책임 원칙 훼손(→결과 기반 책임) · 데이터 오용(→알고리즘 접근 허용)
문제 8
단원 데이터베이스 활용
다음 중 데이터베이스와의 통신을 위해 고안된 언어는 무엇인가?
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정답 ④
SQL은 데이터베이스와 통신하기 위해 고안된 언어로, 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어입니다. 파이썬, 자바, R은 범용이거나 통계 분석용 언어입니다.
시험 포인트: SQL = Structured Query Language, 데이터베이스와 통신하는 언어
문제 41
단원 데이터와 정보
문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된 다수의 콘텐츠를 정보처리 및 정보통신 기기에 의해 체계적으로 수집, 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체는?
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정답 데이터베이스 (단답형)
데이터베이스는 문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된 다수의 콘텐츠를 체계적으로 수집, 축적해 다양한 용도로 이용하도록 정리한 정보의 집합체입니다. 정형 데이터 저장에서 멀티미디어 저장, 지식베이스로 발전해 왔습니다.
시험 포인트: 데이터베이스 = 체계적으로 수집·축적한 정보의 집합체
문제 42
단원 빅데이터의 가치와 위기
다음 설명에 해당하는 빅데이터 활용 테크닉은 무엇인가? "최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가?와 같은 최적화의 메커니즘을 찾아가는 방법이다"
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정답 유전 알고리즘 (단답형)
최대의 시청률을 얻으려면 어떤 프로그램을 어떤 시간대에 방송해야 하는가처럼 최적화의 메커니즘을 찾아가는 빅데이터 활용 테크닉은 유전 알고리즘입니다. 선택, 교차, 변이 같은 유전 연산으로 최적의 해를 찾습니다.
시험 포인트: 유전 알고리즘 = 진화 과정을 모방해 최적해 탐색(방송 편성 최적화)

데이터 분석 기획

문제 9
단원 마스터 플랜·거버넌스
데이터 분석을 위한 조직 구조 중 분석 조직 인력들을 현업부서로 직접 배치하여 신속한 업무 수행이 가능한 구조는 무엇인가 ?
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정답 ①
분석 조직의 인력들을 현업 부서에 직접 배치해 신속하게 업무를 수행하는 구조는 분산 조직 구조입니다. 집중형은 별도의 독립 분석 조직을 두고, 기능 중심은 각 부서가 직접 분석합니다.
시험 포인트: 분산 조직 = 현업 부서 배치·신속한 실무 적용, 집중형 = 독립 전담 조직, 기능 중심 = 부서 직접 분석
문제 10
단원 분석 방법론
데이터 거버넌스 체계 단계 중 메타데이터와 데이터 사전(Data Dictionary)의 관리 원칙 수립과 관련된 단계는 무엇인가?
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정답 ②
메타데이터와 데이터 사전의 관리 원칙을 세우는 데이터 거버넌스 체계 단계는 데이터 관리체계입니다. 데이터 표준화는 표준용어와 명명규칙을 정하고, 저장소 관리는 전사 저장소를 구성하며, 표준화 활동은 준수 여부를 점검하고 모니터링합니다.
시험 포인트: 데이터 관리체계 = 메타데이터·데이터 사전의 관리 원칙 수립
문제 11
단원 마스터 플랜·거버넌스
분석 마스터 플랜의 과제 우선순위 결정과 관련된 내용으로 적절하지 않은 것은?
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정답 ③
분석 과제 우선순위는 시급성과 난이도로 평가합니다. 시급성은 전략적 중요도와 목표가치(Value, 비즈니스 효과)와 관련 있고, 난이도는 데이터 획득·저장·가공 비용과 분석 적용 비용, 분석 수준과 관련 있습니다. Value를 투자비용 요소라고 한 설명이 적절하지 않습니다.
시험 포인트: 시급성 = 전략적 중요도·목표가치(Value), 난이도 = 투자비용(Volume·Variety·Velocity)
문제 12
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 데이터 거버넌스의 구성요소가 아닌 것은?
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정답 ③
데이터 거버넌스는 원칙(Principle), 조직(Organization), 프로세스(Process)의 3요소로 구성됩니다. 원칙은 데이터를 유지·관리하기 위한 지침과 가이드(보안, 품질 기준, 변경 관리), 조직은 데이터를 관리할 조직의 역할과 책임(데이터 관리자, DBA, 데이터 아키텍트), 프로세스는 데이터 관리를 위한 활동과 체계(작업 절차, 모니터링, 측정)를 말합니다. 분석 방법은 거버넌스의 구성요소에 들어가지 않습니다.
시험 포인트: 데이터 거버넌스 3요소 = 원칙·조직·프로세스
문제 13
단원 분석 과제 발굴
분석 과제 도출 방법 중 상향식 접근 방식의 절차로 알맞은 것은?
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정답 ①
상향식 접근 방식의 절차는 프로세스 분류, 프로세스 흐름 분석, 분석요건 식별, 분석요건 정의 순입니다. 문제의 정의 자체가 어려울 때 쓰는 방식입니다.
시험 포인트: 상향식 절차 = 프로세스 분류 → 흐름 분석 → 분석요건 식별 → 분석요건 정의
문제 14
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 분석과제의 우선순위 선정 시 난이도와 시급성을 모두 고려하였을 때 우선적으로 추진해야하는 분석 과제는 무엇인가?
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정답 ④
난이도가 쉽고 시급성이 현재인 영역(3사분면)이 일반적으로 가장 먼저 추진할 분석 과제입니다. 시급성에 두면 Ⅲ-Ⅳ-Ⅱ, 난이도에 두면 Ⅲ-Ⅰ-Ⅱ 순서로 진행합니다.
시험 포인트: 우선 추진 = 난이도 쉬움 + 시급성 현재
문제 15
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 기업의 분석 도입의 수준을 파악하기 위한 분석 준비도와 관계가 적은 항목은 무엇인가?
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정답 ③
분석 준비도는 분석 업무 파악, 인력 및 조직, 분석 기법, 분석 데이터, 분석 문화, IT 인프라의 6가지 영역을 대상으로 합니다. 목표와 정책은 준비도의 영역이 아닙니다.
시험 포인트: 분석 준비도 6영역 = 업무 파악·인력/조직·기법·데이터·문화·IT 인프라
문제 16
단원 분석 기획 기본
다음 중 빅데이터 분석 방법론의 분석 기획 단계에서 프로젝트 위험 계획 수립 시 위험에 대한 대응 방법의 종류에 포함되지 않는 것은?
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정답 ④
분석 기획 단계의 프로젝트 위험 계획 수립에서는 데이터 획득·저장·분석 과정에서 생길 위험을 식별한 뒤 회피(Avoid), 전이(Transfer), 완화(Mitigate), 수용(Accept) 중 하나로 대응 계획을 세웁니다. 회피는 위험 요인을 없애는 것, 전이는 제3자에게 넘기는 것, 완화는 발생 가능성이나 영향을 줄이는 것, 수용은 그대로 받아들이는 것입니다. 관리(management)는 대응 방법의 종류가 아닙니다.
시험 포인트: 위험 대응 4가지 = 회피·전이·완화·수용
문제 43
단원 분석 방법론
문제가 주어지고 해답을 찾기 위해 각 과정이 체계적이고 단계화 되어 수행하는 분석 과제 도출 방식은 무엇인가?
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정답 하향식 접근 방법 (단답형)
문제가 주어지고 해답을 찾기 위해 각 과정이 체계적이고 단계화되어 수행하는 분석 과제 도출 방식은 하향식 접근 방법입니다. 문제가 확실할 때 쓰며, 문제의 정의 자체가 어려울 때 쓰는 것은 상향식입니다.
시험 포인트: 하향식 = 문제가 확실할 때, 상향식 = 문제 정의가 어려울 때
문제 44
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음이 설명하는 분석 조직 구조는 무엇인가? -조직내 별도 독립적인 분석 전담 조직 구성, 분석 전담 조직에서 회사의 모든 분석 업무를 담당 -전사분석 과제의 전략적 중요도에 따라 우선 순위를 정해 추진 -일부 협업 부서와 분석 업무가 중복 또는 이원화될 가능성이 있음
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정답 집중형 조직 구조 (단답형)
조직 안에 독립적인 분석 전담 조직을 두고 회사의 모든 분석 업무를 맡기며 전략적 중요도에 따라 우선순위를 정해 추진하고, 협업 부서와 업무가 중복되거나 이원화될 수 있는 구조는 집중형 조직 구조입니다.
시험 포인트: 집중형 = 독립 분석 전담 조직·우선순위 추진·중복 또는 이원화 가능성

데이터 분석

문제 17
단원 통계 분석
다음 중 회귀분석의 결정계수에 관한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
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정답 ②
결정계수는 회귀제곱합을 총제곱합으로 나눈 값으로 0에서 1 사이이며 클수록 설명력이 높습니다. 단순회귀에서는 상관계수의 제곱과 같지, 상관계수와 값이 같은 것은 아니므로 이 설명이 적절하지 않습니다.
시험 포인트: 결정계수 R² = SSR/SST = 1−SSE/SST, 0~1, 상관계수의 제곱
문제 18
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 목표변수가 연속형인 회귀나무의 분류 기준값을 선택하는 기준으로 구성된 것은 무엇인가?
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정답 ③
목표변수가 연속형인 회귀나무는 분산 감소량과 ANOVA F 통계량으로 분류 기준값을 정합니다. 지니지수, 엔트로피, 카이제곱 통계량은 이산형 목표변수를 쓰는 분류나무의 기준입니다.
시험 포인트: 분류나무 = 지니·엔트로피·카이제곱, 회귀나무 = 분산 감소량·F 통계량
문제 19
단원 통계 분석
EM알고리즘을 사용한 혼합분포 모형의 결과 해석에 대한 설명으로 적절한 것은 무엇인가?

문제 이미지
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정답 ①
EM 알고리즘 결과의 로그 가능도 그래프는 반복 2회 만에 최댓값에 도달하고 그 값은 약 −1035입니다. 히스토그램에는 2개의 정규분포가 혼합되어 있고 모수 추정에는 2회의 반복이면 충분합니다.
시험 포인트: EM 알고리즘 = 로그 가능도가 최대가 될 때까지 반복해 모수 추정, 그림에서는 2회에 수렴
문제 20
단원 통계 분석
Lasso 회귀 모형의 정의로 옳지 않은 것은?
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정답 ④
Lasso는 L1 norm을 패널티로 가진 선형 회귀 방법으로, 회귀계수의 절댓값이 클수록 패널티를 주고 람다로 정도를 조정하며 변수 선택 효과가 있습니다. L2 norm을 쓰는 것은 Ridge입니다.
시험 포인트: Lasso = L1 패널티·변수 선택, Ridge = L2 패널티
문제 21
단원 정형 데이터 마이닝
SOM에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ③
SOM은 비지도 학습으로 차원 축소와 군집화를 동시에 수행하며, 입력층과 경쟁층(출력층)이 완전연결되어 있고 승자 뉴런만 학습합니다. 입력층과 출력층이 부분연결이라는 설명이 옳지 않습니다.
시험 포인트: SOM = 비지도·입력층과 출력층 완전연결·승자 독점 학습
문제 22
단원 정형 데이터 마이닝
다음 오분류표를 사용하여 특이도(Specificity)를 구한 결과는 무엇인가?
오분류표(예측값 TRUE/FALSE/합계): 실제값 TRUE 300, 300, 600 / 실제값 FALSE 450, 150, 600 / 합계 750, 450, 1200

문제 이미지
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정답 ③
특이도는 실제 FALSE인 것 중에서 FALSE로 바르게 예측한 비율입니다. 오분류표에서 실제 FALSE 600건 가운데 FALSE로 예측한 TN은 150건, TRUE로 잘못 예측한 FP는 450건이므로 150÷(150+450)=0.25입니다. 0.75는 실제 FALSE를 TRUE로 잘못 본 비율(FP÷실제 FALSE)이고, 0.5는 실제 TRUE 중 TRUE로 맞힌 민감도(300÷600)이며, 0.375는 전체 중 맞힌 비율인 정분류율((300+150)÷1200)입니다.
시험 포인트: 특이도 = TN÷(TN+FP), 민감도 = TP÷(TP+FN), 정분류율 = (TP+TN)÷전체
문제 23
단원 R·데이터 전처리
다음 중 입력신호를 받아 출력신호로 연결하기 위한 활성화 함수로 로지스틱 회귀 모형에서도 사용하는 함수는 무엇인가?
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정답 ①
입력신호를 받아 출력신호로 연결하는 활성화 함수 중 로지스틱 회귀 모형에서도 쓰는 함수는 시그모이드입니다. 로지스틱 함수라고도 하며 값을 0~1 사이로 바꿉니다.
시험 포인트: sigmoid = 로지스틱 회귀·신경망 활성화 함수, 0~1
문제 24
단원 정형 데이터 마이닝
로지스틱 회귀에 대한 특징으로 적절한 것은?
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정답 ②
로지스틱 회귀는 종속변수가 범주형인 경우에 적용되는 회귀분석 모형입니다. 모형 검정에는 카이제곱 검정을 쓰고 모형 탐색에는 최대우도법을 씁니다.
시험 포인트: 로지스틱 회귀 = 범주형 종속변수, 검정 = 카이제곱, 추정 = 최대우도법
문제 25
단원 통계 분석
선형회귀 모델의 통계적 유의성 검증을 위해 사용하는 것은?
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정답 ④
선형회귀 모델 전체가 통계적으로 유의한지는 F 통계량과 그 유의확률(p-value)로 판단하며, p-value가 0.05보다 작으면 모형이 유의하다고 봅니다. 회귀계수의 t 통계량은 개별 독립변수가 유의한지를 보는 값이고, 결정계수는 모형이 데이터를 얼마나 설명하는지(설명력)를 나타내며, 잔차는 모형이 가정(정규성·등분산성·독립성)을 만족하는지 진단할 때 씁니다.
시험 포인트: 모형 유의성 = F 통계량, 계수 유의성 = t 통계량, 설명력 = 결정계수
문제 26
단원 정형 데이터 마이닝
의사결정 나무에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?
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정답 ①
의사결정나무는 지도학습이며 구조가 단순해 해석이 쉽습니다. 이산형 목표변수는 분류나무, 연속형은 회귀나무이고 부모마디보다 자식마디의 순수도가 높아지도록 나눕니다. 비지도 학습의 상향식이라는 설명은 틀립니다.
시험 포인트: 의사결정나무 = 지도학습·비모수 모형·순수도 증가
문제 27
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 군집의 수를 미리 지정하지 않으며 탐색적 기법에 적합한 군집 방법은 무엇인가?
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정답 ①
군집의 수를 미리 지정하지 않으며 탐색적 기법에 적합한 군집 방법은 계층적 군집입니다. K-means와 혼합분포 군집은 K개의 군집을 지정해야 합니다.
시험 포인트: 계층적 군집 = 군집 수 사전 지정 불필요, K-means·혼합분포 = K 지정 필요
문제 28
단원 통계 분석
확률변수 x의 기댓값은 무엇인가?
X = 1, 2, 3 일 때 f(X) = 0.5, 0.3, 0.2
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정답 ②
이산형 확률변수의 기댓값은 각 값에 그 값이 나올 확률을 곱해 모두 더한 값입니다. 1×0.5+2×0.3+3×0.2=0.5+0.6+0.6=1.7입니다. 확률의 합이 1이 되는지 먼저 확인하면 0.5+0.3+0.2=1로 확률분포가 성립합니다. 6은 값만 더한 것, 2는 값의 단순 평균, 0.5는 가장 큰 확률일 뿐 기댓값이 아닙니다.
시험 포인트: 이산형 E(X) = Σ x·f(x)
문제 29
단원 정형 데이터 마이닝
다음 두 좌표(A, B) 간의 맨해튼 거리(Manhattan distance)를 구하시오.
키: A 175, B 180
몸무게: A 70, B 65
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정답 ①
맨해튼 거리는 두 점의 좌표 차이의 절댓값을 모두 더한 거리입니다. 키 차이 |175−180|=5, 몸무게 차이 |70−65|=5이므로 5+5=10입니다. 유클리드 거리는 차이의 제곱합에 제곱근을 씌운 값이라 √(25+25)=√50이 되고, 50은 제곱근을 씌우기 전의 제곱합입니다.
시험 포인트: 맨해튼 거리 = Σ|x−y|, 유클리드 거리 = √Σ(x−y)²
문제 30
단원 정형 데이터 마이닝
혼합분포 군집의 특징으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
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정답 ③
혼합분포 군집은 여러 분포를 확률적으로 선형 결합한 혼합분포로 복잡한 형태를 설명하고 EM 알고리즘으로 모수와 가중치를 추정합니다. 군집의 크기가 작으면 추정의 정도가 떨어지므로 작을수록 정밀하다는 설명이 적절하지 않습니다.
시험 포인트: 혼합분포 군집 = EM 알고리즘, 군집 크기가 작으면 추정 정도 하락
문제 31
단원 시계열·차원 축소
다음 시계열 분석에 대한 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?
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정답 ①
시계열 데이터가 추세를 가지면 평균이 일정하지 않으므로 차분으로 정상 시계열을 만듭니다. 자연로그 변환은 분산이 일정하지 않은 경우에 사용하므로 추세에 변환을 쓴다는 설명이 옳지 않습니다.
시험 포인트: 평균이 불안정(추세) → 차분, 분산이 불안정 → 로그 변환
문제 32
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 군집분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
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정답 ④
군집분석은 유사성을 이용해 몇 개의 집단으로 묶으며 집단별 특성이 유사하면 안정성이 높고 이상치에 민감합니다. 교차타당성은 지도학습에서 쓰는 방법이라 군집의 안정성 검정에 동일하게 쓴다는 설명은 옳지 않습니다.
시험 포인트: 군집 안정성 = 일부 입력값 변경 시 군집 변화 정도, 평가 = 실루엣 계수·Dunn Index
문제 33
단원 정형 데이터 마이닝
다음 연관규칙 식 중 A --> B 일 때의 지지도(Support)에 대한 올바른 식은 무엇인가?
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정답 ③
연관규칙 A→B의 지지도는 A와 B가 동시에 포함된 거래 수를 전체 거래 수로 나눈 값입니다. 신뢰도는 A가 포함된 거래 수로 나누고, 향상도는 신뢰도를 B의 지지도로 나눕니다.
시험 포인트: 지지도 = P(A∩B), 신뢰도 = P(B|A), 향상도 = P(B|A)/P(B)
문제 34
단원 통계 분석
아래 산점도는 차량 392대의 연비(mpg)와 마력(horsepower)에 관한 그래프이다. 이와 관한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?

문제 이미지
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정답 ②
산점도는 마력이 늘수록 연비가 줄어드는 음의 상관관계를 보여 줍니다. 연비와 마력은 비율척도라 피어슨 상관계수 분석이 가능하고 단순 선형회귀 추정도 가능하므로, 피어슨 분석이 불가능하다는 설명이 적절하지 않습니다.
시험 포인트: 비율척도 변수 = 피어슨 상관분석 가능, 음의 상관 = 한 값이 늘면 다른 값이 줄어드는 경향
문제 35
단원 통계 분석
다음 이산형 확률분포의 확률변수 x에 대한 설명 중 적절한 것은 무엇인가?
x = 1, 2, 3 일 때 f(x) = 1/6, 1/2, 1/3
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정답 ③
확률변수 x의 확률의 합은 항상 1이고 정의되지 않은 값의 확률은 0이며, 1 또는 2일 확률은 1/6+1/2=2/3입니다. 기댓값은 1×1/6+2×1/2+3×1/3=13/6입니다.
시험 포인트: 확률의 합 = 1, 이산형 기댓값 E(X) = Σ x·f(x)
문제 36
단원 통계 분석
다음 회귀 분석 결과에 대한 해석 중 옳지 않은 설명은 무엇인가?

문제 이미지
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정답 ②
glm 결과에서 income의 p-value는 0.71로 5% 수준에서 유의하지 않습니다. 따라서 income이 default를 설명하는 데 유의하다는 설명이 옳지 않습니다. balance는 p-value가 매우 작아 유의하고, studentYes의 계수가 음수라 학생이면 채무불이행 확률이 낮습니다.
시험 포인트: p-value < 0.05 → 유의, 계수가 음수 → 해당 변수가 있으면 확률 감소
문제 37
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 데이터 마이닝 프로세스 순서로 올바르게 나열된 것은 무엇인가?
(가) 목적 정의
(나) 데이터 준비
(다) 데이터 가공
(라) 데이터 마이닝 기법의 적용
(마) 검증
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정답 ②
데이터 마이닝은 목적 정의 → 데이터 준비 → 데이터 가공 → 데이터 마이닝 기법 적용 → 검증의 5단계로 진행합니다. 목적 정의에서 분석 목적과 기법을 정하고, 데이터 준비에서 필요한 데이터를 수집·정제하며, 데이터 가공에서 목적변수를 정의하고 분석 가능한 형태로 만듭니다. 이후 기법을 적용해 정보를 추출하고 마지막에 결과의 정확도와 업무 적용 가능성을 검증합니다. 데이터 준비보다 목적 정의가 먼저이고 검증은 항상 마지막입니다.
시험 포인트: 데이터 마이닝 5단계 = 목적 정의 → 준비 → 가공 → 기법 적용 → 검증
문제 38
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 과대적합 방지를 위한 방법이 아닌 것은 무엇인가?
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정답 ③
과대적합을 줄이는 방법에는 규제 모델(Lasso, Ridge)과 배깅 같은 앙상블, 홀드 아웃 검증이 있습니다. 의사결정나무는 오히려 과대적합이 되기 쉬운 모형이라 방지 방법이 아닙니다.
시험 포인트: 과대적합 방지 = 규제 모델·앙상블·검증, 의사결정나무는 과대적합에 취약
문제 39
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 분류 모형에 대한 설명으로 적절한 것은 무엇인가?
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정답 ③
분류는 새롭게 나타난 현상을 검토해 기존의 분류와 정의된 집합에 배정하는 것으로, 현상 이해를 위해 데이터를 범주나 등급으로 나눕니다. 유사성으로 묶는 것은 군집, 카탈로그 배열은 연관분석, 단순 설명은 기술입니다.
시험 포인트: 분류 = 기존 집합에 배정, 군집 = 유사성 그룹화, 연관분석 = 카탈로그 배열·교차판매
문제 40
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 연관분석에 대한 특징으로 적절한 것은 무엇인가?
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정답 ①
연관분석은 조건반응(if-then)으로 결과가 표현되어 이해하기 쉽습니다. 목적이 없어도 쓸 수 있는 비목적성 기법이고 품목 수가 늘면 계산이 기하급수적으로 늘며, 너무 세분화된 품목은 의미 없는 결과를 줍니다.
시험 포인트: 연관분석 = 비목적성·if-then 규칙, 품목 수 증가 시 계산량 급증
문제 45
단원 통계 분석
다음이 설명하는 이산형 확률분포는 무엇인가? "단위 시간이나 단위 공간에서 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 분포로 특정 기간 동안 사건 발생의 확률을 구할 때 사용된다"
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정답 포아송 분포 (단답형)
단위 시간이나 단위 공간에서 어떤 사건이 몇 번 발생할지를 표현하고 특정 기간 동안 사건 발생의 확률을 구할 때 쓰는 이산형 확률분포는 포아송 분포입니다.
시험 포인트: 포아송 분포 = 단위 시간·공간당 사건 발생 횟수의 이산 분포
문제 46
단원 통계 분석
P(A)=0.3, P(B)=0.4 일 때, 사건 A와 사건 B가 독립사건일 경우 P(B|A)는?
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정답 0.4 (단답형)
두 사건이 독립이면 한 사건이 일어나도 다른 사건의 확률은 변하지 않으므로 P(B|A)=P(B)입니다. P(B)=0.4이므로 P(B|A)=0.4입니다.
시험 포인트: 독립사건 P(B|A) = P(B), P(A∩B) = P(A)P(B)
문제 47
단원 정형 데이터 마이닝
다음 빈 칸에 들어갈 알맞은 용어는 무엇인가? ( )는 두 군집 사이의 거리를 군집에서 하나씩 관측 값을 뽑았을 때 나타날 수 있는 거리의 최솟값을 측정하는 계층적 군집의 거리 기반 측정 방법이다. 사슬 모양으로 생길 수 있으며 고립된 군집을 찾는데 중점을 두는 방식이다.
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정답 최단연결법 (단답형)
두 군집 사이의 거리를 군집에서 하나씩 관측값을 뽑았을 때 나타날 수 있는 거리의 최솟값으로 측정하며 사슬 모양이 생기고 고립된 군집을 찾는 데 중점을 두는 방식은 최단연결법(단일연결법)입니다.
시험 포인트: 최단연결법 = 거리의 최솟값·사슬 모양·고립 군집 탐지, 최장연결법 = 거리의 최댓값
문제 48
단원 정형 데이터 마이닝
다음이 설명하는 데이터마이닝의 모형평가 방법은 무엇인가? 원천 데이터를 랜덤하게 두 분류로 분리하여 교차검정을 실시하는 방법으로 하나는 모형 학습 및 구축을 위한 훈련용 자료로 다른 하나는 성과평가를 위한 검증용 자료로 사용하는 방법이다.
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정답 홀드 아웃 (단답형)
원천 데이터를 랜덤하게 두 분류로 나누어 하나는 모형 학습과 구축을 위한 훈련용, 다른 하나는 성과 평가를 위한 검증용으로 쓰는 모형 평가 방법은 홀드 아웃입니다.
시험 포인트: 홀드 아웃 = 데이터를 훈련용·검증용으로 분리, 데이터가 적으면 교차 검증
문제 49
단원 통계 분석
설명변수 선택 방법 중에서 독립변수 후보를 모두 포함한 모형에서 출발해 제곱합의 기준으로 가장 적은 영향을 주는 변수부터 하나씩 제거하면서 더 이상 유의하지 않은 변수가 없을 때까지 설명변수를 제거하는 모형은 무엇인가?
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정답 후진제거법 (단답형)
독립변수 후보를 모두 포함한 모형에서 출발해 제곱합 기준으로 영향이 가장 적은 변수부터 하나씩 제거하며 더 이상 유의하지 않은 변수가 없을 때까지 제거하는 방법은 후진제거법입니다.
시험 포인트: 후진제거법 = 전체 변수에서 시작해 하나씩 제거, 전진선택법 = 변수를 하나씩 추가
문제 50
단원 정형 데이터 마이닝
차원 축소 기법 중, 객체들 사이의 유사성, 비유사성을 2차원 혹은 3차원 공간상에 점으로 표현하여 개체 사이의 군집을 시각적으로 표현하는 기법은 무엇인가?
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정답 다차원 척도법 (단답형)
객체들 사이의 유사성과 비유사성을 2차원 또는 3차원 공간에 점으로 표현해 개체 사이의 군집을 시각적으로 보여 주는 차원 축소 기법은 다차원 척도법입니다.
시험 포인트: 다차원 척도법(MDS) = 개체 간 유사성을 저차원 점으로 표현