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데이터분석 준전문가 (ADsP)필기 과목

데이터분석 준전문가 (ADsP) 데이터 분석 예상문제

데이터 분석은 CertHub가 데이터분석 준전문가 (ADsP) 문제 은행을 나눈 분류입니다. CertHub가 이 과목으로 제작한 56문항 중 8문항을 정답·해설과 함께 아래에 실었습니다.

데이터 분석 과목 개요

이 과목은 R 기초 문법과 자료구조, 표본추출과 척도, 확률분포와 가설검정, 회귀분석, 분류·군집·연관분석, 시계열까지 분석 실무의 기술 영역을 폭넓게 다룹니다. 공식 출제범위의 주요항목인 R기초와 데이터 마트, 통계분석, 정형 데이터 마이닝이 모두 이 과목에 묶여 있어 문항 수가 가장 많습니다.

문항은 지표의 정의를 구분하는 유형과 혼동행렬·연관규칙·이항분포처럼 숫자를 넣어 계산하는 유형이 섞여 나옵니다. 척도와 확률분포 같은 통계 기초를 먼저 잡고, 회귀와 가설검정을 거쳐 마이닝 기법으로 넘어가면 앞 단계의 개념이 뒤에서 그대로 쓰여 이해가 빠릅니다. R 문항은 벡터 연산 결과나 자료구조별 허용 타입처럼 짧은 코드 해석이 중심이므로, 직접 몇 줄 실행해 보며 익히는 편이 암기보다 오래 남습니다.

출제 비중

데이터분석 준전문가 (ADsP) 필기 50문항 중 30문항(60.0%)이 데이터 분석 과목에서 출제됩니다.출처 한국데이터산업진흥원 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격안내

데이터 분석 핵심 개념 요약

지도학습과 비지도학습
정답 레이블이 있는 데이터로 예측·분류를 배우면 지도학습이고, 회귀분석과 의사결정나무가 여기에 속합니다. 레이블 없이 데이터 구조를 찾는 군집·연관규칙·주성분분석은 비지도학습입니다.
측정 척도와 표본추출
명목척도는 범주 구분, 서열척도는 순위, 등간척도는 간격만 의미가 있고 절대 0점이 없으며, 비율척도는 비율 계산까지 가능합니다. 층화추출은 동질적인 층마다 표본을 뽑고, 군집추출은 군집 자체를 골라 조사한다는 점이 다릅니다.
가설검정과 오류
p-값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각합니다. 귀무가설이 참인데 기각하는 실수가 제1종 오류이고, 그 최대 허용 확률이 유의수준입니다. 거짓인 귀무가설을 받아들이는 것은 제2종 오류입니다.
회귀분석의 가정과 결정계수
선형회귀는 선형성과 잔차의 정규성·등분산성·독립성을 전제로 합니다. 결정계수는 종속변수 전체 변동 가운데 모형이 설명하는 몫이고, 독립변수끼리 상관이 강하면 다중공선성이 생겨 VIF로 진단합니다.
분류 모형 평가 지표
정밀도는 양성으로 예측한 것 중 실제 양성의 비율(TP/(TP+FP)), 재현율은 실제 양성 중 맞힌 비율(TP/(TP+FN))입니다. ROC 곡선 아래 면적 AUC는 0.5가 무작위 수준이고 1에 가까울수록 성능이 좋습니다.
연관규칙 지표
지지도는 전체 거래 중 두 품목이 함께 나온 비율, 신뢰도는 앞 품목을 산 거래 중 뒤 품목도 산 비율입니다. 향상도가 1이면 독립, 1보다 크면 함께 구매되는 양의 관계, 1보다 작으면 음의 관계로 해석합니다.

데이터분석 준전문가 (ADsP) 데이터 분석 예상문제 미리보기

데이터 분석 과목 56문항 중 8문항입니다. 정답과 해설은 눌러서 확인할 수 있습니다.

  1. 데이터 분석1번 문항
    지도학습(Supervised Learning)에 해당하는 분석 기법은?
    1. 1.군집분석
    2. 2.연관규칙분석
    3. 3.회귀분석
    4. 4.주성분분석
    정답·해설 보기

    정답 3번. 회귀분석

    회귀분석은 정답(레이블)이 있는 데이터를 학습하는 지도학습입니다. 군집·연관규칙·주성분분석은 비지도학습에 해당합니다.

  2. 데이터 분석2번 문항
    과적합(Overfitting)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
    1. 1.모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어지는 현상
    2. 2.모델이 학습 데이터조차 제대로 설명하지 못하는 현상
    3. 3.데이터의 결측치가 많은 현상
    4. 4.변수 간 상관관계가 지나치게 낮은 현상
    정답·해설 보기

    정답 1번. 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 성능이 떨어지는 현상

    과적합은 학습 데이터의 노이즈까지 학습해 일반화 성능이 떨어지는 현상으로, 교차검증·정규화 등으로 방지합니다.

  3. 데이터 분석3번 문항
    K-평균(K-means) 군집분석에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.정답 레이블이 필요한 지도학습 기법이다
    2. 2.군집의 개수 K를 분석가가 미리 지정해야 한다
    3. 3.범주형 데이터에만 적용할 수 있다
    4. 4.이상치의 영향을 전혀 받지 않는다
    정답·해설 보기

    정답 2번. 군집의 개수 K를 분석가가 미리 지정해야 한다

    K-means는 비지도학습으로, 군집 수 K를 사전에 정해야 하며 평균 기반이라 이상치에 민감합니다.

  4. 데이터 분석4번 문항
    피어슨 상관계수가 가질 수 있는 값의 범위는?
    1. 1.0 ~ 1
    2. 2.-1 ~ 1
    3. 3.-100 ~ 100
    4. 4.0 ~ 무한대
    정답·해설 보기

    정답 2번. -1 ~ 1

    상관계수는 -1(완전한 음의 상관)부터 +1(완전한 양의 상관) 사이의 값을 가지며, 0은 선형 상관이 없음을 의미합니다.

  5. 데이터 분석5번 문항
    시계열 분석에서 정상성(Stationarity)에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.시간에 따라 평균과 분산이 일정한 성질
    2. 2.데이터가 계절에 따라 반복되는 성질
    3. 3.시간이 지날수록 값이 계속 증가하는 성질
    4. 4.데이터에 결측치가 없는 성질
    정답·해설 보기

    정답 1번. 시간에 따라 평균과 분산이 일정한 성질

    정상성은 시점에 관계없이 평균·분산이 일정하고 공분산이 시차에만 의존하는 성질로, 비정상 시계열은 차분 등으로 정상화한 뒤 분석합니다.

  6. 데이터 분석6번 문항
    다음 R 코드의 실행 결과로 옳은 것은?
    x <- c(1, 2, 3)
    y <- c(10, 20, 30)
    x + y
    1. 1.11 22 33
    2. 2.10 20 30 1 2 3
    3. 3.66
    4. 4.오류가 발생한다
    정답·해설 보기

    정답 1번. 11 22 33

    R에서 길이가 같은 두 벡터의 덧셈은 같은 위치의 원소끼리 계산되므로 11, 22, 33이 반환된다.

  7. 데이터 분석7번 문항
    다음 중 R의 자료구조에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
    1. 1.벡터는 서로 다른 데이터 타입을 혼합하여 저장할 수 있다
    2. 2.행렬은 열마다 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있다
    3. 3.데이터프레임은 열마다 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있다
    4. 4.리스트는 한 가지 데이터 타입만 저장할 수 있다
    정답·해설 보기

    정답 3번. 데이터프레임은 열마다 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있다

    데이터프레임은 열 단위로 숫자형, 문자형 등 서로 다른 타입을 가질 수 있다. 벡터와 행렬은 단일 타입만 허용하고, 리스트는 서로 다른 타입과 구조를 담을 수 있다.

  8. 데이터 분석8번 문항
    모집단을 성별, 연령대와 같이 서로 겹치지 않는 동질적인 소집단으로 나눈 후, 각 소집단에서 표본을 추출하는 방법은?
    1. 1.계통추출법
    2. 2.층화추출법
    3. 3.군집추출법
    4. 4.단순임의추출법
    정답·해설 보기

    정답 2번. 층화추출법

    층화추출법은 모집단을 동질적인 층으로 나눈 뒤 각 층에서 표본을 추출하는 방법이다. 군집추출법은 군집을 몇 개 선택해 그 안을 조사하는 방식이라는 점에서 다르다.

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기준일 2026년 10월 14일 · CertHub가 자체 제작한 예상문제입니다. 시행기관이 공개한 기출문제가 아닙니다.