39회 ADsP 기출문제 · 해설

ADsP 데이터분석 준전문가 39회 필기 기출문제 50문항입니다. 먼저 아래 출제 분석으로 회차의 난이도와 단원 구성을 확인한 뒤, 문제마다 정답 · 해설 보기를 눌러 정답과 해설을 확인하세요.

39회 출제 분석

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

많이 나온 단원은 데이터 이해: 데이터와 정보 4문항, 빅데이터의 가치와 위기 3문항 / 데이터 분석 기획: 마스터 플랜·거버넌스 4문항, 분석 기획 기본 4문항 / 데이터 분석: 통계 분석 13문항, 정형 데이터 마이닝 12문항입니다.

과목문항단원 분포
데이터 이해10데이터와 정보 4 · 빅데이터의 가치와 위기 3 · 데이터 사이언스·인재 2 · 데이터베이스 활용 1
데이터 분석 기획10마스터 플랜·거버넌스 4 · 분석 기획 기본 4 · 분석 방법론 1 · 분석 과제 발굴 1
데이터 분석30통계 분석 13 · 정형 데이터 마이닝 12 · 시계열·차원 축소 5

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 데이터 사이언스·인재
다음 중 데이터 사이언티스트에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ④
데이터 사이언티스트는 머신러닝 구축을 위한 코딩 같은 하드 스킬과 함께 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야 간 협력 같은 소프트 스킬을 모두 갖춰야 합니다. 그래서 업무를 혼자 진행하므로 커뮤니케이션 기술이 중요하지 않다는 설명이 틀렸습니다. 호기심이 중요한 특징이고 해커·애널리스트·커뮤니케이터·신뢰받는 어드바이저의 조합이라는 설명은 옳습니다.
시험 포인트: 데이터 사이언티스트 = 하드 스킬 + 소프트 스킬(커뮤니케이션·협업 필수)
문제 2
단원 데이터 사이언스·인재
다음 중 데이터 사이언티스트의 역량으로 가장 적절한 것은?
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정답 ②
데이터 사이언티스트에게는 머신러닝·모델링·빅데이터 이론 지식 같은 하드 스킬과 함께 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달, 다분야 간 협력 같은 소프트 스킬이 필요하며, 통찰력 있는 분석은 소프트 스킬의 대표 항목입니다. 데이터베이스 테이블 설계는 데이터 엔지니어나 DB 설계자, 네트워크 최적화는 인프라 담당자의 업무입니다. 데이터 분석 알고리즘으로 불이익을 당한 사람을 구제하는 일은 알고리즈미스트의 역할입니다.
시험 포인트: 소프트 스킬 = 통찰력 있는 분석·설득력 있는 전달·다분야 간 협력, 알고리즘 피해 구제 = 알고리즈미스트
문제 3
단원 빅데이터의 가치와 위기
다음 중 빅데이터 출현 배경으로 옳지 않은 것은?
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정답 ③
빅데이터가 등장한 배경에는 디지털화, 저장 기술과 인터넷 보급, 모바일 혁명, 클라우드 컴퓨팅 같은 기술 발전과 소셜 미디어·영상 같은 비정형 데이터의 확산, 학계의 거대 데이터 활용 확산이 있습니다. 중앙 집중 처리 방식은 대용량 데이터를 감당하기 어려워 분산 처리로 넘어간 것이므로 출현 배경으로 옳지 않습니다.
시험 포인트: 빅데이터 출현 배경 = 산업계(고객 데이터 축적)·학계(거대 데이터 활용)·기술 발전(저장·클라우드·분산 처리)
문제 4
단원 데이터베이스 활용
다음 중 데이터베이스의 특징에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ①
데이터베이스의 특징은 통합 데이터, 저장 데이터, 공용 데이터, 변화하는 데이터입니다. 통합 데이터는 같은 내용의 데이터가 중복되지 않도록 모아 둔다는 뜻이므로, 중복되어 저장된다는 설명이 틀렸습니다. 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장매체에 저장되고, 여러 사용자가 서로 다른 목적으로 함께 이용하며, 항상 현재의 정확한 데이터를 유지해야 합니다.
시험 포인트: 데이터베이스 특징 = 통합(중복 최소화)·저장·공용·변화하는 데이터
문제 5
단원 데이터와 정보
내용 중 빅데이터 위기 요인과 해결 방안이 잘못 연결된 것을 모두 고르면?
가. 사생활 침해 → 정보제공자의 동의제에서 정보사용자의 책임제로 변환
나. 책임 원칙의 훼손 → 알고리즘에 대한 접근권 제공
다. 데이터의 오용 → 데이터의 선택적 공개
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정답 ③
빅데이터의 위기 요인과 통제 방안을 묻는 문제입니다. 사생활 침해는 정보제공자의 동의제를 정보사용자의 책임제로 바꿔 대응합니다. 책임 원칙의 훼손은 결과에 기반한 책임 원칙을 고수하는 것이 해결책이고, 데이터의 오용은 알고리즘에 대한 접근권을 허용하고 객관적 인증 방안을 도입하는 것이 해결책입니다. 나와 다는 해결 방안이 잘못 연결되어 틀렸습니다.
시험 포인트: 사생활 침해→동의제를 책임제로, 책임 원칙 훼손→결과 기반 책임 고수, 데이터 오용→알고리즘 접근권·인증
문제 6
단원 데이터와 정보
다음 중 암묵지-형식지 상호작용에 대한 용어와 설명이 옳게 연결된 것은?
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정답 ③
암묵지와 형식지의 상호작용(SECI)에서 연결화는 형식지에 새로운 형식지를 더해 결합하는 것으로, 책이나 교본에 자신이 아는 새로운 지식을 추가하는 설명과 맞습니다. 나머지는 용어와 설명이 어긋났습니다. 공통화는 암묵지를 다른 사람에게 전하는 것, 표출화는 암묵지를 형식지로 만드는 것, 내면화는 형식지를 보고 암묵지로 습득하는 것입니다.
시험 포인트: 공통화(암묵→암묵)·표출화(암묵→형식)·연결화(형식→형식)·내면화(형식→암묵)
문제 7
단원 빅데이터의 가치와 위기
다음 중 빅데이터 가치 패러다임의 변화 단계를 옳게 나열한 것은?
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정답 ②
빅데이터 가치 패러다임은 Digitalization, Connection, Agency 순으로 변화했습니다. 디지털화는 아날로그 세상을 디지털로 바꾸는 단계이고, 연결은 인터넷으로 디지털 정보를 효과적으로 연결하는 단계이며, 에이전시는 빅데이터를 이용해 사람과 기기, 사물이 맺고 있는 복잡한 연결을 효율적으로 관리하는 단계입니다.
시험 포인트: 가치 패러다임 변화 = Digitalization → Connection → Agency
문제 8
단원 데이터와 정보
다음 중 데이터의 가공 및 처리와 데이터 간 상관관계 속에서 의미가 도출된 것은?
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정답 ①
데이터를 가공·처리하고 데이터 간 상관관계 속에서 의미를 도출한 것은 정보입니다. 데이터는 가공 전의 객관적 사실이고, 정보는 이를 처리해 의미를 도출한 결과이며, 지식은 정보의 패턴을 이해해 예측까지 가능한 단계, 지혜는 근본 원리에 대한 깊은 이해로 도출되는 아이디어입니다. 기호는 DIKW 피라미드의 단계가 아닙니다.
시험 포인트: DIKW = 데이터 → 정보(의미 도출) → 지식(패턴 이해·예측) → 지혜(원리 이해)
문제 9
단원 빅데이터의 가치와 위기
다음 내용은 빅데이터가 만들어내는 본질적인 변화에 대한 설명이다. (A)와 (B)에 들어갈 내용이 옳게 연결된 것은?
"( A )는 어떤 현상에 대하여 현상을 발생시킨 원인과 그 결과 사이의 관계를 말하고, ( B )는 어떤 두 현상이 관계가 있음을 말하지만 어느 쪽이 원인인지 알 수 없다."
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정답 ③
인과관계는 어떤 현상을 일으킨 원인과 그 결과 사이의 관계이고, 상관관계는 두 현상이 관계가 있음을 말하지만 어느 쪽이 원인인지는 알 수 없는 관계입니다. 빅데이터 시대에는 인과관계를 일일이 밝히기보다 상관관계 분석으로 도출한 인사이트를 활용하는 흐름이 강해졌습니다.
시험 포인트: 빅데이터의 본질적 변화 = 인과관계에서 상관관계 중심으로 (상관관계는 원인·결과 방향을 모름)
문제 10
단원 데이터와 정보
다음 내용은 데이터베이스를 기반으로 기업 내에 구축하는 주요 정보시스템 중 하나를 설명한 것이다. 아래의 내용이 설명하고 있는 정보시스템은?
"고객별 구매 이력 데이터베이스를 분석하여 고객에 대한 이해를 돕고 이를 바탕으로 각종 마케팅 전략을 통해 보다 높은 이익을 창출할 수 있는 솔루션"
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정답 ①
고객별 구매 이력 데이터베이스를 분석해 고객을 이해하고 마케팅 전략으로 이익을 높이는 솔루션은 CRM(고객관계관리)입니다. SCM은 공급업체·유통과 연계해 시간과 비용을 최적화하는 공급망 관리, EDW는 조직 전체의 비즈니스 정보를 중앙에 모아 분석하는 데이터 웨어하우스, OLTP는 다수 사용자의 트랜잭션을 실시간으로 처리하는 방식입니다.
시험 포인트: CRM = 고객 데이터 분석·마케팅, SCM = 공급망, EDW = 전사 통합 DW, OLTP = 실시간 트랜잭션

데이터 분석 기획

문제 11
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 데이터 분석을 위한 조직 구조로 옳지 않은 것은?
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정답 ①
데이터 분석을 위한 조직 구조에는 집중 구조, 기능 구조, 분산 구조가 있습니다. 집중 구조는 전사 분석 업무를 별도의 독립 조직이 전담하고, 기능 구조는 각 부서가 해당 업무를 직접 분석하며, 분산 구조는 분석 인력이 현업 부서에 배치되어 업무를 수행합니다. 사업구조는 분석 조직 구조의 유형이 아닙니다.
시험 포인트: 분석 조직 구조 = 집중·기능·분산 (사업구조는 해당 없음)
문제 12
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 분석 마스터 플랜 수립 과정에서 데이터 분석 우선순위를 평가할 때 고려해야 할 사항으로 옳지 않은 것은?
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정답 ①
분석 마스터 플랜에서 분석 과제의 우선순위를 평가할 때는 전략적 중요도, 비즈니스 성과(ROI), 실행 용이성을 고려합니다. 분석 기술 능력은 우선순위 평가 기준이 아니라 과제를 수행하기 위해 갖춰야 할 역량이므로 평가 시 고려할 사항으로 옳지 않습니다.
시험 포인트: 분석 과제 우선순위 평가 = 전략적 중요도·비즈니스 성과(ROI)·실행 용이성
문제 13
단원 분석 기획 기본
다음 중 분석 프로젝트의 영역별 주요 관리 항목으로 옳지 않은 것은?
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정답 ②
분석 프로젝트의 영역별 관리 항목은 통합, 이해관계자, 범위, 자원, 시간, 원가, 리스크, 품질, 조달, 의사소통입니다. 관계(Relationship)는 이 10가지에 포함되지 않아 옳지 않습니다. 시간, 범위, 원가는 모두 관리 항목에 들어갑니다.
시험 포인트: 프로젝트 관리 10대 영역 = 통합·이해관계자·범위·자원·시간·원가·리스크·품질·조달·의사소통
문제 14
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 수립에서 위험 대응 방법은 회피, 전이, 완화, 수용으로 나뉩니다. 관리(Management)는 대응 방법의 종류가 아니므로 옳지 않습니다. 회피는 위험 요인을 아예 없애는 방법, 완화는 위험의 영향을 줄이는 방법, 수용은 위험을 감수하는 방법입니다.
시험 포인트: 위험 대응 4가지 = 회피(Avoid)·전이(Transfer)·완화(Mitigate)·수용(Accept)
문제 15
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 데이터 거버넌스의 구성요소로 옳지 않은 것은?
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정답 ③
데이터 거버넌스의 구성요소는 원칙, 조직, 프로세스입니다. 원칙은 데이터를 유지·관리하기 위한 지침과 보안·품질 기준, 조직은 데이터 관리 역할과 책임, 프로세스는 데이터 관리 활동과 작업 절차를 뜻합니다. 분석 방법(Method)은 구성요소가 아니므로 옳지 않습니다.
시험 포인트: 데이터 거버넌스 3요소 = 원칙(Principle)·조직(Organization)·프로세스(Process)
문제 16
단원 분석 기획 기본
다음 중 분석 방법(HOW)은 알고 있으나, 분석의 대상(WHAT)을 모르는 경우의 분석 주제 유형으로 적합한 것은?
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정답 ②
분석 대상(What)은 모르지만 분석 방법(How)은 아는 경우의 분석 주제 유형은 통찰(Insight)입니다. 최적화는 대상과 방법을 모두 아는 경우, 솔루션은 대상은 알지만 방법을 모르는 경우, 발견은 대상과 방법을 모두 모르는 경우입니다.
시험 포인트: What·How 모두 앎=최적화, What 앎·How 모름=솔루션, What 모름·How 앎=통찰, 둘 다 모름=발견
문제 17
단원 분석 방법론
다음 중 분석 과제 관리 프로세스에 대한 설명으로 가장 옳지 않은 것은?
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정답 ②
분석 과제 관리 프로세스는 과제 발굴과 과제 수행으로 나뉩니다. 과제 발굴 단계에서는 분석 아이디어를 발굴하고 과제 후보를 제안한 뒤 과제를 확정하는데, 이때 확정되지 않은 후보 과제들을 풀(Pool)로 관리해 두었다가 이후 검토합니다. 확정된 과제는 팀 구성, 과제 실행, 진행 관리, 결과 공유로 이어지는 수행 단계로 넘어가므로, 확정된 과제를 풀에서 관리한다는 설명이 옳지 않습니다. 과제를 진행하며 얻은 시사점과 결과물도 풀에 축적해 다음 과제 발굴에 활용합니다.
시험 포인트: 과제 풀 = 확정되지 않은 후보 과제 + 진행 중 얻은 시사점·결과물 축적, 확정 과제 → 수행 단계
문제 18
단원 마스터 플랜·거버넌스
다음 중 빅데이터의 4V 중 ROI 관점에서 효과(Return)에 해당하는 요소는?
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정답 ①
빅데이터의 4V 중 ROI 관점에서 투자 비용 요소는 양(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)이고, 비즈니스 효과(Return) 요소는 가치(Value)입니다. 앞의 세 가지는 데이터를 확보하고 처리하는 데 드는 비용 측면이고, 가치는 그 데이터로 얻는 효과입니다.
시험 포인트: 4V 중 투자 비용 = Volume·Variety·Velocity, 비즈니스 효과 = Value
문제 19
단원 분석 기획 기본
다음 내용은 어떤 모델에 대한 설명인가?
"반복을 통하여 점증적으로 개발, 처음 시도하는 프로젝트에 적용이 용이하지만, 반복에 대한 관리체계를 효과적으로 갖추지 못한 경우 복잡도가 상승하여 프로젝트 진행이 어려울 수 있다."
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정답 ②
반복을 통해 점증적으로 개발하고, 처음 시도하는 프로젝트에 적용하기 쉽지만 반복에 대한 관리체계가 없으면 복잡도가 올라가는 모델은 나선형 모델입니다. 폭포수 모델은 순차적이고 하향식이며 문제가 발견되면 이전 단계로 피드백할 수 있고, 프로토타입 모델은 요구사항이나 데이터를 정확히 규정하기 어려울 때 사용합니다.
시험 포인트: 나선형 모델 = 점증적 개발·반복·관리체계 필요·복잡도 상승
문제 20
단원 분석 과제 발굴
다음 중 새로운 문제를 탐색할 때, 문제의 정의 자체가 어려운 경우 데이터를 기반으로 문제의 재정의 및 해결방안을 탐색하고 이를 지속적으로 개선하는 분석과제 접근방법을 무엇이라고 하는가?
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정답 ④
문제의 정의 자체가 어려울 때 데이터를 기반으로 문제를 재정의하고 해결 방안을 탐색하며 지속적으로 개선하는 접근은 상향식 접근 방법입니다. 하향식은 문제가 주어져 있고 해법을 찾을 때 쓰며, 디자인 사고는 상향식의 발산과 하향식의 수렴을 반복해 과제를 발굴하는 방법입니다.
시험 포인트: 상향식 = 문제 정의 자체가 어려울 때(데이터 기반 탐색), 하향식 = 문제가 명확할 때, 디자인 사고 = 발산 + 수렴 반복

데이터 분석

문제 21
단원 통계 분석
다음 중 잔차의 정규성(Normality) 검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ②
잔차의 정규성은 Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling 검정과 Q-Q plot으로 확인합니다. 정규성 가정을 충족하지 못하면 boxcox, log, exp 같은 변환으로 데이터를 정규성에 가깝게 바꿉니다. 상관계수가 높은 변수를 제거하는 것은 다중공선성에 대한 대응이므로 정규성 위반의 해결책으로 옳지 않습니다.
시험 포인트: 잔차 정규성 확인 = Shapiro-Wilk·K-S·Q-Q plot, 위반 시 변수 변환(log·boxcox)
문제 22
단원 통계 분석
다음은 단순회귀분석 결과이다. 이에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

문제 이미지
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정답 ③
결과의 결정계수(R-squared) 0.6511은 종속변수 dist의 변동성 중 모형이 설명하는 비율입니다. speed의 변동성이 아니므로 speed 변수의 변동성 중 설명력이라는 서술이 틀렸습니다. speed 계수 3.932는 speed가 1 늘 때 dist가 3.932 늘어난다는 뜻이고, p-value 1.49e-12는 5% 수준에서 유의하며, 계수가 양수라 상관계수도 0보다 큽니다.
시험 포인트: 결정계수(R²) = 종속변수의 변동 중 모형이 설명하는 비율
문제 23
단원 통계 분석
다음 코드는 chickwts dataset의 weight 변수의 t.test결과에 대한 해석이다. 이에 대한 내용으로 가장 적절하지 않은 것은?

문제 이미지
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정답 ②
t.test 결과의 df=70은 자유도입니다. 일표본 t검정의 자유도는 n−1이므로 관측치 수는 71이고, 전체 관측치가 70이라는 설명이 옳지 않습니다. 95% 신뢰구간(약 242.8~279.8) 안에 260이 들어 있고 p-value가 0.888이라 평균이 260과 다르다고 할 수 없으며, 점추정량은 표본평균 261.3입니다.
시험 포인트: 일표본 t검정 자유도 = n−1, 관측치 수 = 자유도 + 1
문제 24
단원 통계 분석
다음 중 모수/통계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ④
p-백분위수는 순위가 아니라, 적어도 관찰값의 p퍼센트가 그 값과 같거나 작고 적어도 (100−p)퍼센트가 그 값과 같거나 큰 값입니다. 그래서 전체 데이터 중 p번째 순위에 해당하는 값이라는 설명이 틀렸습니다. 표본평균, 중앙값, 편차 제곱합을 n−1로 나눈 표본분산에 대한 설명은 옳습니다.
시험 포인트: p-백분위수 = 관찰값의 p%가 그 값 이하인 값, 표본분산 = 편차 제곱합 ÷ (n−1)
문제 25
단원 통계 분석
다음 중 목표변수가 연속형인 회귀나무의 경우 사용하는 분리 기준으로만 짝지어진 것은 무엇인가?
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정답 ④
회귀나무는 목표변수가 연속형일 때 쓰며 분리 기준으로 분산 감소량과 F-통계량을 사용합니다. 카이제곱 통계량, 지니지수, 엔트로피지수는 목표변수가 범주형인 분류나무의 분리 기준입니다. 그래서 분산 감소량과 F-통계량으로 짝지은 것만 회귀나무의 분리 기준에 해당합니다.
시험 포인트: 분류나무(범주형) = 카이제곱·지니지수·엔트로피지수 / 회귀나무(연속형) = 분산 감소량·F-통계량
문제 26
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 나이, 신분, 급여 등을 사용한 신용카드 월간 사용액 예측에 적합한 모형은?
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정답 ①
신용카드 월간 사용액은 연속형 종속변수이므로 회귀 분석 모형이 적합하고, 능형 회귀(Ridge)가 이에 해당합니다. 로지스틱 회귀는 범주형 결과를 예측하는 분류 모형이고, DBSCAN과 SOM은 정답 없이 유사한 개체를 묶는 군집 분석 기법입니다.
시험 포인트: 연속형 예측 = 회귀(릿지·라쏘), 범주형 예측 = 로지스틱·분류, DBSCAN·SOM = 군집
문제 27
단원 정형 데이터 마이닝
다음 두 좌표 A, B 간의 유클리드 거리(Euclidean Distance)는?

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정답 ④
유클리드 거리는 각 변수의 차이를 제곱해 더한 뒤 제곱근을 씌운 값입니다. 키 차이는 175−180=−5, 몸무게 차이는 70−65=5이므로 거리는 √(25+25)=√50입니다. 차이의 절댓값을 더한 10은 맨해튼 거리이므로 두 거리를 헷갈리지 않아야 합니다.
시험 포인트: 유클리드 거리 = √Σ(차이)², 맨해튼 거리 = Σ|차이|
문제 28
단원 통계 분석
다음 중 표본추출 시 발생하는 오차에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ③
표본 편의(Sampling Bias)는 표본추출 방법에서 생기는 오차로, 정규화가 아니라 확률화(무작위 추출)를 통해 최소화하거나 없앨 수 있습니다. 그래서 정규화에 의해 줄인다는 설명이 틀렸습니다. 표본 오차는 표본의 일부만으로 모집단을 추론하기 때문에 생기는 오차이며, 표본 크기를 키우고 선택 방법을 엄격히 하면 줄일 수 있습니다.
시험 포인트: 표본 편의 = 확률화로 최소화, 표본 오차 = 표본 크기·선택 방법으로 감소
문제 29
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 특이도(Specificity) 계산식으로 옳은 것은?

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정답 ②
특이도는 실제로 False(N)인 것 중 예측도 False로 맞힌 비율입니다. 표에서 실제 False의 합계가 N=TN+FP이므로 특이도는 TN÷N입니다. TP÷P는 민감도, TP÷(TP+FP)는 정밀도, (TP+TN)÷(P+N)은 정확도입니다.
시험 포인트: 특이도 = TN÷N, 민감도 = TP÷P, 정밀도 = TP÷(TP+FP), 정확도 = (TP+TN)÷전체
문제 30
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 카탈로그 배열, 교차 판매 등의 마케팅을 계획할 때 적절한 데이터 마이닝 기법은?
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정답 ④
카탈로그 배열이나 교차 판매처럼 함께 구매되는 상품의 조합을 찾아 마케팅에 활용하는 데이터 마이닝 기법은 연관분석(장바구니 분석)입니다. 분류는 범주형 종속변수를 기존 집단에 배정하고, 추정은 연속형 값을 예측하며, 군집은 유사한 레코드를 그룹으로 묶는 기법입니다.
시험 포인트: 연관분석 = 함께 구매되는 항목의 규칙 발견(카탈로그 배열·교차판매·장바구니 분석)
문제 31
단원 시계열·차원 축소
다음은 USArrest 데이터 주성분 분석결과이다. 80% 이상을 설명하려면 최소 몇 개의 주성분이 필요한가?

문제 이미지
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정답 ②
주성분 분석 결과에서 일정 비율 이상을 설명하는 데 필요한 개수는 누적 분산 비율(Cumulative Proportion)로 판단합니다. 첫 번째 주성분만으로는 약 62%이고, 두 번째까지 더하면 약 86.8%로 80%를 넘습니다. 따라서 최소 2개의 주성분이 필요합니다.
시험 포인트: 주성분 개수 선택 = 누적 설명 비율이 기준(예: 80%)을 처음 넘는 지점
문제 32
단원 통계 분석
다음 중 f(x)를 갖는 이산형 확률변수일 때 기댓값을 구하는 계산식으로 올바른 것은?
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정답 ①
이산형 확률변수의 기댓값은 각 값 x에 그 확률 f(x)를 곱해 모두 더한 합, 즉 E(X)=Σ x·f(x)로 구합니다. 적분 형태의 식은 연속형 확률변수의 기댓값 공식입니다. x·f(x)만 쓰거나 표준편차 sd(x)로 두는 식은 기댓값의 정의가 아닙니다.
시험 포인트: 이산형 E(X) = Σ x·f(x), 연속형 E(X) = ∫ x·f(x)dx
문제 33
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 배깅(Bagging)에 대한 설명으로 옳은 것은?
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정답 ④
배깅(Bagging)은 붓스트랩 방법으로 같은 데이터가 여러 번 뽑히거나 아예 뽑히지 않을 수 있는 샘플을 여러 개 만들고, 각 샘플로 모형을 학습해 결과를 집계하는 앙상블 기법입니다. 서로 다른 모형의 결과를 집계하는 것은 보팅, 메타 모델을 쓰는 두 단계 학습은 스태킹, 오류 데이터에 가중치를 주는 방법은 부스팅입니다.
시험 포인트: 배깅 = 부트스트랩 복원추출 + 집계, 부스팅 = 오분류 가중치, 스태킹 = 메타 모델, 보팅 = 서로 다른 모형 투표
문제 34
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 K-Fold 교차검증에 대한 내용으로 옳지 않은 것은?
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정답 ①
LOOCV(Leave-One-Out)는 관측값 1개만 검증용으로 쓰고 나머지 n−1개로 학습하는 방법으로, k가 데이터 개수 n인 K-Fold입니다. 그래서 k=2인 경우를 LOOCV라고 한다는 설명이 틀렸습니다. K-Fold는 데이터를 K개로 나눠 K번 반복 평가한 결과를 평균하며, 데이터가 충분하지 않을 때 주로 씁니다.
시험 포인트: K-Fold 교차검증, LOOCV = k가 데이터 개수 n인 경우
문제 35
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 비계층적 군집 분석인 K-means 군집의 수행 절차를 옳게 나타낸 것은?

가. 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당한다.
나. 군집 중심의 변화가 거의 없을 때까지 자료를 중심에 할당과 중심 갱신을 반복한다.
다. 초기 군집의 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택한다.
라. 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 계산하여 갱신한다.
정답 · 해설 보기
정답 ④
K-means는 먼저 초기 군집 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택하고, 각 자료를 가장 가까운 중심에 할당합니다. 이어 각 군집 안 자료의 평균으로 중심을 다시 계산해 갱신하고, 중심의 변화가 거의 없을 때까지 할당과 갱신을 반복합니다. 그래서 순서는 다, 가, 라, 나입니다.
시험 포인트: K-means = 초기 중심 선택 → 할당 → 중심 갱신 → 변화 없을 때까지 반복
문제 36
단원 시계열·차원 축소
다음 중 주성분 분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ②
주성분 분석(PCA)은 정답(종속변수) 없이 변수들의 구조를 요약하는 비지도 학습 기법이므로 지도학습이라는 설명이 틀렸습니다. 주성분은 변수의 선형결합이며, 분산이 가장 큰 방향을 제1 주성분으로 삼고, 공분산행렬이나 상관계수 행렬을 이용해 변수를 가장 잘 설명하는 주성분을 찾습니다.
시험 포인트: PCA = 비지도 학습, 분산이 가장 큰 축 = 제1 주성분
문제 37
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 연관분석과 관련된 지표로 옳지 않은 것은?
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정답 ③
연관분석의 평가 지표는 지지도, 신뢰도, 향상도입니다. 순수도는 의사결정나무에서 노드를 분리할 때 쓰는 개념으로 연관분석과 관련이 없어 옳지 않습니다. 지지도는 두 항목이 함께 나타나는 비율, 신뢰도는 조건 항목이 있을 때 결과 항목도 있을 확률, 향상도는 신뢰도를 결과 항목의 지지도로 나눈 값입니다.
시험 포인트: 연관분석 지표 = 지지도·신뢰도·향상도 (순수도는 의사결정나무)
문제 38
단원 시계열·차원 축소
다음 중 분해시계열의 분해 요인으로 옳지 않은 것은?
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정답 ①
분해시계열의 분해 요인은 추세요인, 계절요인, 순환요인, 불규칙요인입니다. 정상요인은 분해 요인에 없으므로 옳지 않습니다. 추세는 장기적인 증감 경향, 계절은 일정 주기로 반복되는 변동, 순환은 주기가 일정하지 않은 장기 변동, 불규칙은 설명되지 않는 우연 변동입니다.
시험 포인트: 분해시계열 4요인 = 추세·계절·순환·불규칙
문제 39
단원 정형 데이터 마이닝
SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답 ②
SOM은 입력층과 경쟁층으로 이루어진 2층 구조이며, 역전파가 아니라 전방 패스(feed-forward)로 학습해 속도가 빠릅니다. 역전파 알고리즘을 쓰기 때문에 빠르다는 설명이 틀렸습니다. 입력 변수의 위치 관계를 지도에 보존해 시각화하고, 경쟁 학습으로 입력과 가장 가까운 뉴런이 승자가 되는 점은 옳습니다.
시험 포인트: SOM = 비지도 경쟁 학습·전방 패스(역전파 아님)·위치 관계 보존
문제 40
단원 통계 분석
다음 중 동전을 3개 던져서 앞면이 한 번 나올 확률은?
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정답 ②
동전 3개를 던질 때 가능한 경우는 모두 8가지입니다. 이 중 앞면이 정확히 한 번 나오는 경우는 앞뒤뒤, 뒤앞뒤, 뒤뒤앞의 3가지이므로 확률은 3/8입니다. 이항분포로 계산해도 3C1×(1/2)³=3/8로 같습니다.
시험 포인트: 동전 n번 중 앞면 k번 = nCk ÷ 2ⁿ
문제 41
단원 시계열·차원 축소
다음 중 ARIMA(1, 2, 3) 모형에서 ARMA로 정상화할 때 필요한 차분 수는?
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정답 ③
ARIMA(p, d, q)에서 p는 AR 모형의 차수, d는 차분 횟수, q는 MA 모형의 차수입니다. ARIMA(1, 2, 3)은 d=2이므로 2번 차분하면 정상 시계열이 되어 ARMA(1, 3) 모형으로 다룰 수 있습니다. 따라서 필요한 차분 수는 2입니다.
시험 포인트: ARIMA(p, d, q) = AR 차수 p, 차분 횟수 d, MA 차수 q
문제 42
단원 시계열·차원 축소
시계열 분석에 대한 내용으로 적절한 것은?
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정답 ④
AR 모형과 MA 모형은 모두 정상성을 만족하는 정상 시계열 모형이고, ARIMA는 차분이 필요한 비정상 시계열 모형입니다. 과거 q 시점 이전의 오차로 현재를 설명하는 것은 AR이 아니라 MA입니다. 지수평활법은 최근 관측치에 더 높은 가중치를 주며, 평균이 일정하지 않으면 차분, 분산이 일정하지 않으면 변환으로 정상화합니다.
시험 포인트: AR·MA = 정상 시계열, ARIMA = 비정상(차분), 평균 불안정→차분, 분산 불안정→변환
문제 43
단원 통계 분석
다음 중 아래의 회귀분석 결과에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

문제 이미지
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정답 ③
회귀식에는 유의하지 않은 변수라도 모형에 투입했다면 그 계수를 그대로 포함합니다. 따라서 Examination의 계수(약 −0.258)도 식에 들어가야 하므로 이 변수를 뺀 식이라는 설명이 옳지 않습니다. 독립변수 5개에 자유도 41이면 표본은 47개이고, 결정계수 0.7067보다 수정된 결정계수 0.671이 더 작으며 모델은 약 70.67%를 설명합니다.
시험 포인트: 회귀식 = 투입한 모든 변수의 계수 포함, 수정된 결정계수 ≤ 결정계수, 표본 수 = 자유도 + 독립변수 수 + 1
문제 44
단원 정형 데이터 마이닝
다음 데이터 군집 분석 결과에 대한 설명으로 틀린 것은?

문제 이미지
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정답 ④
그림은 최단연결법(단일 연결법)으로 만든 계층적 군집의 덴드로그램입니다. 군집 수 k를 미리 정하지 않아도 되고, 두 군집 사이의 거리를 각 군집에서 하나씩 뽑은 관측값 거리의 최솟값으로 정합니다. 최단 거리를 쓰면 사슬 모양의 군집이 생기기 쉽지만 고립된 군집을 찾는 데는 강점이 있어, 찾기 어렵다는 설명이 틀렸습니다.
시험 포인트: 최단연결법 = 최소 거리 기준, 사슬 모양 가능, 고립 군집 탐지에 강함
문제 45
단원 통계 분석
다음 중 모집단에서 표본을 추출하여 모집단의 모수를 추측하는 과정에서 범위가 아니라 가장 참값이라고 여겨지는 하나의 모수를 택하는 것은?
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정답 ①
모집단에서 표본을 뽑아 모수를 추측할 때, 구간이 아니라 가장 참값에 가깝다고 보는 하나의 값을 택하는 것이 점추정입니다. 구간추정은 모수를 포함할 것으로 기대되는 구간을 확률로 구하고, 가설검정은 모수에 대한 가설의 옳고 그름을 확률로 판정하며, 비모수적 추론은 모집단에 특정 분포를 가정하지 않습니다.
시험 포인트: 점추정 = 하나의 값, 구간추정 = 신뢰구간, 가설검정 = 가설 판정
문제 46
단원 통계 분석
다음 내용의 빈칸에 들어갈 알맞은 용어는?

문제 이미지
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정답 ③
로지스틱 회귀는 log(π/(1−π)), 즉 로그 오즈를 독립변수의 선형식으로 나타냅니다. 여기서 π/(1−π)는 성공 확률을 실패 확률로 나눈 오즈(odds)이고, exp(β₁)은 다른 변수가 고정일 때 x₁이 한 단위 늘면 성공의 오즈가 몇 배가 되는지를 뜻합니다. exp(β₁) 자체를 오즈비라고 부르므로 빈칸에 오즈비를 넣으면 '오즈비가 몇 배'가 되어 맞지 않고, 확률은 오즈처럼 일정한 배수로 늘지 않습니다. 시그모이드는 로그 오즈를 0~1의 확률로 바꾸는 함수입니다.
시험 포인트: 오즈 = π/(1−π), exp(β) = 오즈비 = 한 단위 증가 시 오즈의 배수
문제 47
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 거래 데이터에서 추출된 연관 규칙 중 하나인 빵 → 우유의 지지도는?

문제 이미지
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정답 ④
지지도는 전체 거래 중 두 항목을 동시에 포함한 거래의 비율입니다. 표에서 빵과 우유가 함께 있는 거래는 첫 번째 거래 10건과 세 번째 거래 10건으로 모두 20건이므로 빵→우유의 지지도는 20/100=0.2입니다. 신뢰도는 빵이 있는 거래 중 우유도 있는 비율이라 지지도와 구별해야 합니다.
시험 포인트: 지지도(A→B) = A와 B를 모두 포함한 거래 수 ÷ 전체 거래 수
문제 48
단원 통계 분석
다음 중 P(A)=0.3, P(B)=0.4일 때, 사건 A와 사건 B가 독립사건이라면 P(B|A)는?
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정답 ①
두 사건이 독립이면 한 사건이 일어나도 다른 사건의 확률이 변하지 않으므로 P(B|A)=P(B)입니다. P(B)=0.4이므로 P(B|A)=0.4입니다. 0.12는 독립일 때의 동시 확률 P(A∩B)=0.3×0.4이므로 조건부 확률로는 알맞지 않습니다.
시험 포인트: 독립사건 P(B|A) = P(B), P(A∩B) = P(A)×P(B)
문제 49
단원 정형 데이터 마이닝
다음 중 여러 대상 간의 거리가 주어져 있을 때, 대상들을 동일한 상대적 거리를 가진 실수공간의 점들로 배치시키는 차원 축소 기법은 무엇인가?
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정답 ②
여러 대상 간 거리가 주어졌을 때 거리 관계가 유지되도록 대상을 2차원이나 3차원 공간의 점으로 배치하는 차원 축소 기법은 다차원척도법(MDS)입니다. 주성분 분석은 분산을 극대화하는 변수로 축약하고, 요인분석은 변수 간 상관성으로 잠재 요인을 찾으며, 정준상관분석은 두 변수군 간 상관을 최대화하는 선형결합을 찾습니다.
시험 포인트: 다차원척도법(MDS) = 개체 간 거리를 보존하며 저차원 점으로 시각화
문제 50
단원 통계 분석
다음 중 모집단 개체에 1, 2,...,N까지 일련번호를 부여한 후, 첫 번째 표본을 임의로 선택하고 일정 간격(k)으로 다음 표본을 선택하는 방법은?
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정답 ③
모집단 개체에 1부터 N까지 번호를 붙이고 첫 표본을 임의로 정한 뒤 일정 간격 k마다 표본을 뽑는 방법은 계통추출입니다. 층화추출은 서로 겹치지 않는 층으로 나누어 추출하고, 단순 무작위 추출은 모든 개체가 같은 확률로 뽑히며, 군집추출은 집단 몇 개를 뽑은 뒤 그 안에서 표본을 정합니다.
시험 포인트: 계통추출 = 첫 표본 임의 선택 후 k 간격으로 추출