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빅데이터분석기사필기 과목

빅데이터분석기사 빅데이터 탐색 예상문제

빅데이터 탐색은 빅데이터분석기사 필기 4개 과목 가운데 하나입니다. CertHub가 이 과목으로 제작한 33문항 중 8문항을 정답·해설과 함께 아래에 실었습니다.

빅데이터 탐색 공략 — 결측치·이상치 처리와 기초 통계 개념이 자주 나오니 전처리 원리를 확실히 잡으세요.

빅데이터 탐색 과목 개요

수집한 데이터를 정제하고 분포를 살펴 모델에 넣을 수 있는 형태로 바꾸는 과정을 다룹니다. 결측치 메커니즘과 대치법, 이상치 탐지, 대푯값과 왜도·첨도, 정규화·표준화와 원-핫 인코딩, 표본추출, 가설검정과 신뢰구간, 상관분석과 주성분분석, SMOTE 같은 클래스 불균형 처리까지 범위가 넓습니다.

IQR 경계, Min-Max 변환, z-score, 표준오차처럼 공식에 숫자를 넣어 바로 답을 구하는 계산형이 꾸준히 섞여 있으므로 공식을 손으로 몇 번 풀어 보는 편이 좋습니다. p-값과 신뢰구간은 해석 문장의 미묘한 차이를 묻는 경우가 많습니다. 여기서 익힌 스케일링과 변수 선택은 모델링 과목의 KNN·회귀 문제를 풀 때 다시 필요합니다.

출제 비중

빅데이터분석기사 필기 80문항 중 20문항(25.0%)이 빅데이터 탐색 과목에서 출제됩니다.출처 한국데이터산업진흥원 빅데이터분석기사 출제기준 개정 안내(첨부 '[개정]빅데이터 분석기사 출제기준')

빅데이터 탐색 핵심 개념 요약

결측 메커니즘과 대치 방법
MCAR은 결측이 어떤 변수와도 무관하고, MAR은 관측된 다른 변수로 설명되며, MNAR은 결측값 자체에 좌우됩니다. 처리법으로는 평균 대치, 다른 변수로 예측하는 회귀 대치, 여러 대치 데이터셋의 결과를 합치는 다중 대치가 있습니다.
IQR 기반 이상치 탐지
IQR은 Q3에서 Q1을 뺀 값이며, Q1에서 1.5×IQR을 뺀 값보다 작거나 Q3에 1.5×IQR을 더한 값보다 크면 이상치로 봅니다. 상자수염그림의 상자 양끝이 Q1과 Q3, 가운데 선이 중앙값이므로 그림과 계산을 함께 익혀 두면 좋습니다.
대푯값과 분포의 모양
평균·중앙값·최빈값은 중심을 나타내고 분산은 흩어진 정도를 나타냅니다. 오른쪽 꼬리가 긴 양의 왜도 분포에서는 대개 평균이 중앙값보다 큽니다. 정규분포보다 뾰족하고 꼬리가 두꺼우면 초과첨도가 양수인 급첨 분포입니다.
정규화·표준화·원-핫 인코딩
Min-Max 정규화는 최솟값을 빼고 범위로 나눠 0~1 사이로 옮기고, 표준화는 평균을 빼고 표준편차로 나눠 z-score를 만듭니다. 원-핫 인코딩은 범주마다 0/1 열을 하나씩 만들며, 다중공선성을 피하려면 하나를 줄여 씁니다.
가설검정·p-값·신뢰구간
제1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 것이고 유의수준이 그 허용 상한입니다. p-값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하지만 가설이 참일 확률 자체는 아닙니다. 95% 신뢰구간은 같은 절차를 반복했을 때 구간의 약 95%가 모수를 포함한다는 뜻입니다.
표본추출과 표준오차
층화추출은 층 내부는 비슷하고 층끼리는 다르게 나눈 뒤 각 층에서 무작위로 뽑고, 군집추출은 집락 일부를 골라 그 안을 조사합니다. 표본평균의 표준오차는 모표준편차를 표본 크기의 제곱근으로 나눠 구하므로 표본이 4배가 되면 절반이 됩니다.

빅데이터분석기사 빅데이터 탐색 예상문제 미리보기

빅데이터 탐색 과목 33문항 중 8문항입니다. 정답과 해설은 눌러서 확인할 수 있습니다.

  1. 빅데이터 탐색1번 문항
    결측값이 있는 관측치를 제거하지 않고 해당 변수의 평균값으로 채워 넣는 결측치 처리 방법은?
    1. 1.역변환법
    2. 2.완전 제거법
    3. 3.주성분분석
    4. 4.평균 대치법
    정답·해설 보기

    정답 4번. 평균 대치법

    평균 대치법은 결측값을 해당 변수의 평균으로 대체하는 단순 대치법의 하나이다. 완전 제거법은 결측이 포함된 행을 삭제하는 방법이다.

  2. 빅데이터 탐색2번 문항
    어떤 변수의 제1사분위수(Q1)가 10, 제3사분위수(Q3)가 30일 때, IQR 방식(1.5×IQR 기준)에서 이상치로 판단하는 상한 경계값은?
    1. 1.40
    2. 2.50
    3. 3.60
    4. 4.70
    정답·해설 보기

    정답 3번. 60

    IQR = Q3 - Q1 = 20이고, 상한 경계는 Q3 + 1.5×IQR = 30 + 30 = 60이다. 60을 초과하는 값은 이상치로 판단한다.

  3. 빅데이터 탐색3번 문항
    가설검정의 오류와 유의수준에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.검정력은 제1종 오류를 범할 확률과 같은 값이다
    2. 2.제1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 오류이며 유의수준은 이를 허용하는 최대 확률이다
    3. 3.제1종 오류는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류를 말한다
    4. 4.표본 크기가 고정된 상태에서 유의수준을 낮추면 제2종 오류도 함께 줄어든다
    정답·해설 보기

    정답 2번. 제1종 오류는 참인 귀무가설을 기각하는 오류이며 유의수준은 이를 허용하는 최대 확률이다

    제1종 오류(α)는 참인 귀무가설을 기각하는 오류로 유의수준이 그 허용 상한이고, 제2종 오류(β)는 거짓인 귀무가설을 기각하지 못하는 오류이다. 표본 크기가 같을 때 유의수준을 낮추면 제2종 오류는 커지며, 검정력은 1−β로 정의된다.

  4. 빅데이터 탐색4번 문항
    결측이 발생하는 메커니즘에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.무작위 결측(MAR)은 결측 여부가 관측된 다른 변수로 설명되고 결측값 자체와는 무관한 경우이다
    2. 2.결측 메커니즘과 관계없이 완전제거법이 항상 가장 적절한 처리 방법이다
    3. 3.완전무작위 결측(MCAR)은 결측 여부가 해당 변수의 값 자체에 의존하는 경우이다
    4. 4.비무작위 결측(MNAR)은 완전히 우연히 발생하므로 단순 삭제해도 편향이 없다
    정답·해설 보기

    정답 1번. 무작위 결측(MAR)은 결측 여부가 관측된 다른 변수로 설명되고 결측값 자체와는 무관한 경우이다

    완전무작위 결측(MCAR)은 결측이 어떤 변수와도 관련이 없고, 무작위 결측(MAR)은 관측된 다른 변수로 결측 여부가 설명되며, 비무작위 결측(MNAR)은 결측값 자체에 의존해 단순 삭제 시 편향이 생긴다. 따라서 메커니즘을 먼저 파악한 뒤 삭제·대치 방법을 선택해야 한다.

  5. 빅데이터 탐색5번 문항
    데이터의 중심 경향을 나타내는 대푯값이 아닌 것은?
    1. 1.분산
    2. 2.최빈값
    3. 3.평균
    4. 4.중앙값
    정답·해설 보기

    정답 1번. 분산

    평균·중앙값·최빈값은 중심 경향(대푯값)이며, 분산은 데이터의 산포도를 나타내는 지표이다.

  6. 빅데이터 탐색6번 문항
    모집단의 표준편차가 20인 분포에서 크기 100인 표본을 뽑았을 때 표본평균의 표준오차는?
    1. 1.0.2
    2. 2.2
    3. 3.4
    4. 4.20
    정답·해설 보기

    정답 2번. 2

    표본평균의 표준오차는 모표준편차를 표본 크기의 제곱근으로 나눈 값이므로 20/√100 = 20/10 = 2이다. 표본 크기가 4배가 되면 표준오차는 절반으로 줄어들어 추정의 정밀도가 높아진다.

  7. 빅데이터 탐색7번 문항
    상자그림(boxplot)을 통해 파악하기 어려운 것은?
    1. 1.사분위수
    2. 2.이상치(outlier)
    3. 3.두 변수 간의 상관계수
    4. 4.중앙값
    정답·해설 보기

    정답 3번. 두 변수 간의 상관계수

    상자그림은 중앙값, 사분위수, 이상치 등 단일 변수의 분포를 보여주며, 두 변수 간 상관계수는 산점도로 파악한다.

  8. 빅데이터 탐색8번 문항
    표본추출 방법에 대한 설명으로 옳은 것은?
    1. 1.단순무작위추출은 특정 집단이 반드시 포함되도록 인위적으로 배정하는 방법이다
    2. 2.군집추출은 모집단을 몇 개의 층으로 나눈 뒤 모든 층에서 같은 수를 뽑는 방법이다
    3. 3.계통추출은 확률을 전혀 사용하지 않는 비확률 표본추출에 해당한다
    4. 4.층화추출은 층 내부는 동질적, 층 간에는 이질적이 되도록 나눈 뒤 각 층에서 무작위로 표본을 뽑는다
    정답·해설 보기

    정답 4번. 층화추출은 층 내부는 동질적, 층 간에는 이질적이 되도록 나눈 뒤 각 층에서 무작위로 표본을 뽑는다

    층화추출은 성별·연령 등으로 모집단을 층으로 나누고 각 층에서 무작위 추출해 대표성을 높이는 방법이다. 군집추출은 나눈 집락 가운데 일부를 뽑아 그 안을 조사하는 방식이고, 계통추출은 시작점을 무작위로 정한 뒤 일정 간격으로 뽑는 확률표본추출이다.

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