ADsP 🤖 [예시문제] (2026-08-15)

1. [예시문제] 데이터가 가공되고 의미 있는 형태로 전환되어 활용되는 과정을 설명하는 DIKW 피라미드(DIKW Pyramid)에서, 단순한 사실이나 개별적인 측정값을 넘어서 패턴과 관계를 파악하고 맥락을 부여하여 얻…

데이터(Data)
정보(Information)
지식(Knowledge)
지혜(Wisdom)

2. [예시문제] 빅데이터의 주요 특징을 나타내는 3V는 일반적으로 데이터의 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)를 의미한다. 이 중, 매우 짧은 시간 안에 생성되고 소비되는 실시간 스트…

Volume (크기)
Variety (다양성)
Velocity (속도)
Veracity (정확성)

3. [예시문제] 데이터 분석 과제를 발굴하는 방법 중, 현재 회사가 당면한 문제점이나 개선이 필요한 영역을 명확히 정의하고, 이 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터 분석이 필요한지 구체화하는 접근 방식은 무엇인가?

하향식(Top-down) 접근
상향식(Bottom-up) 접근
탐색적(Exploratory) 접근
예측적(Predictive) 접근

4. [예시문제] 데이터 분석의 초기 단계에서 데이터의 품질을 확보하는 것은 매우 중요하다. 다음 중 데이터 정제(Data Cleansing) 과정에서 처리해야 할 주요 데이터 품질 문제에 해당하지 않는 것은 무엇인가?

결측값(Missing Value) 처리
이상치(Outlier) 제거 또는 보정
중복 데이터(Duplicate Data) 식별 및 제거
데이터 분석 모델 선택

5. [예시문제] 통계적 가설 검정에서 연구자가 참이라고 주장하고 싶은 가설이며, 귀무가설이 기각될 때 채택되는 가설은 무엇인가?

귀무가설(Null Hypothesis)
대립가설(Alternative Hypothesis)
유의수준(Significance Level)
검정통계량(Test Statistic)

6. [예시문제] 데이터 마이닝 기법 중, 데이터를 특정 규칙에 따라 분류하여 예측 모델을 생성하는 '의사결정나무(Decision Tree)' 알고리즘의 주요 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

과적합(Overfitting) 발생 가능성이 매우 낮아 가지치기가 불필요하다.
모델의 결과가 시각적으로 직관적이며 해석하기 쉽다.
선형적인 관계만을 학습하며 비선형 데이터에는 적용하기 어렵다.
수많은 독립 변수 간의 복잡한 상호작용을 자동으로 포착하기 어렵다.

7. [예시문제] 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나인 K-평균 군집(K-Means Clustering) 분석에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?

미리 정의된 레이블(Label)이 있는 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 데이터의 클래스를 예측한다.
데이터를 미리 정해진 K개의 군집(Cluster)으로 나누며, 각 군집의 중심(Centroid)을 기준으로 데이터를 할당한다.
선형 회귀를 사용하여 연속적인 종속 변수의 값을 예측하는 데 주로 사용된다.
데이터 간의 연관 규칙을 발견하여 상품 추천 시스템 등에 활용된다.

8. [예시문제] 데이터 시각화의 목적은 복잡한 데이터를 효과적으로 전달하고 숨겨진 패턴이나 트렌드를 발견하는 데 있다. 다음 중 시간의 흐름에 따른 특정 변수의 변화 추이를 가장 효과적으로 보여주는 데 적합한 시각화 …

막대 그래프(Bar Chart)
원 그래프(Pie Chart)
선 그래프(Line Chart)
산점도(Scatter Plot)