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[ADsP] 데이터 분석 준전문가 실전 모의고사 (2026) · 시험지
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Q1.
분석 과제 정의서의 포함 항목으로 적절하지 않은 것은?
1
① 분석 목표 및 기대효과
2
② 분석 알고리즘의 소스코드
3
③ 필요 데이터 소스
4
④ 분석 주기 및 방법
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(₩)
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💡 해설
과제 정의서에는 기획 내용이 담기며, 코드는 구현 단계 결과물입니다.
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Q2.
로지스틱 회귀분석의 특징으로 옳은 것은?
1
① 종속변수가 연속형 변수여야 한다.
2
② 예측값의 범위가 -∞에서 +∞이다.
3
③ 승산(Odds)에 로그를 취한 로짓(Logit) 함수를 사용한다.
4
④ 선형 회귀분석과 동일한 최소자승법을 사용한다.
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💡 해설
범주형 종속변수를 예측하기 위해 로짓 변환을 사용합니다.
🤔
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Q3.
차원 축소 기법 중 상관관계가 있는 변수들을 선형 결합하여 변동을 잘 설명하는 주성분을 찾는 방법은?
1
① 주성분 분석 (PCA)
2
② 요인 분석
3
③ 군집 분석
4
④ 판별 분석
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(₩)
복습 큐
💡 해설
Principal Component Analysis에 대한 설명입니다.
🤔
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Q4.
데이터 분석 마스터플랜 수립 시 우선순위 결정 기준 중 'ROI' 관점에서 가장 중요한 것은?
1
① 비즈니스 효과(Return)
2
② 인력 수급
3
③ 데이터 확보 난이도
4
④ 모델의 복잡도
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(₩)
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💡 해설
ROI는 투자 대비 성과(Return)를 중시합니다.
🤔
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Q5.
두 변수 사이의 선형적 관계를 측정하는 지표 중 -1에서 1 사이의 값을 갖는 것은?
1
① 공분산 (Covariance)
2
② 상관계수 (Correlation Coefficient)
3
③ 결정계수 (R-squared)
4
④ 유의확률 (p-value)
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(₩)
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💡 해설
상관계수(r)에 대한 설명입니다.
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Q6.
분석 방법론 중 CRISP-DM 모델의 단계가 아닌 것은?
1
① 비즈니스 이해
2
② 데이터 이해
3
③ 데이터 처리(Data Processing)
4
④ 평가(Evaluation)
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(₩)
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💡 해설
CRISP-DM은 비즈니스 이해-데이터 이해-데이터 준비-모델링-평가-전개 순입니다.
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Q7.
텍스트 마이닝에서 문서 내 단어의 빈도를 벡터화하여 표현하는 방식은?
1
① Bag of Words (BoW)
2
② RNN
3
③ CNN
4
④ GAN
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(₩)
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💡 해설
단어들의 가방(빈도)으로 표현하는 BoW입니다.
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Q8.
데이터의 정의 중 지식(Knowledge)에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
① 개별 데이터 간의 관계를 통해 도출된 의미
2
② 가공되지 않은 상태의 수치나 문자
3
③ 지식을 유연하게 활용하여 최적의 판단을 내리는 능력
4
④ 데이터를 통해 얻은 정보를 연결하여 얻은 구조화된 인식
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(₩)
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💡 해설
DIKW 모델: Data-Information-Knowledge-Wisdom 순입니다.
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Q9.
결측값이 발생한 경우, 해당 관측치를 제거하지 않고 특정 값으로 채워 넣는 기법은?
1
① 단순 제거 (Deletion)
2
② 대치법 (Imputation)
3
③ 표준화 (Standardization)
4
④ 정규화 (Normalization)
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(₩)
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💡 해설
평균, 중앙값 등으로 채우는 것이 대치법입니다.
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Q10.
기업이 지적 자산을 공유하고 관리하여 경쟁력을 높이는 경영 기법은?
1
① 지식 경영 (KM)
2
② 위험 관리 (RM)
3
③ 자산 관리 (AM)
4
④ 인적 자원 관리 (HRM)
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(₩)
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💡 해설
Knowledge Management에 대한 설명입니다.
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