ADsP 첫걸음: 먼저 알아야 할 말
쉽게 말하면
ADsP는 데이터를 이해하고, 분석을 계획하고, 실제로 분석하는 능력을 보는 시험이에요. 처음엔 말이 낯설어요. 표 한 장을 떠올리면 쉬워요. 표의 한 줄이 '관측값', 한 칸 머리글이 '변수'예요. 전체 고객이 '모집단'이고 설문에 답한 100명이 '표본'이에요. 이 페이지에서 앞으로 계속 나올 말을 먼저 익혀요.
시험용 정의
데이터 분석은 관측값(행, 데이터 한 건)마다 기록된 변수(열, 특성)를 보고 규칙을 찾는 일이다. 알고 싶은 전체를 모집단, 실제로 모은 일부를 표본이라 한다. 찾은 규칙을 식으로 만든 것이 모델이고, 모델로 아직 모르는 값을 맞히는 것이 예측이다. 맞혀야 할 값(반응변수, 종속변수, 목표변수)이 데이터에 있으면 지도학습, 없이 데이터끼리의 구조를 찾으면 비지도학습이다. ADsP 3과목은 이 분석을 R 프로그램으로 한 결과를 읽는 문제가 많다.
비유로 이해하기
학급 성적표를 생각하자. 학생 한 명이 한 줄(관측값), 국어·수학 점수가 칸(변수)이다. 우리 반은 표본, 전국 고3은 모집단이다. 공부 시간으로 수학 점수를 맞히는 식을 만들면 그게 모델이고, 정답(실제 점수)을 보고 배웠으니 지도학습이다. 점수 없이 비슷한 학생끼리 묶기만 하면 비지도학습이다.
자세히
표 한 장으로 보는 말
| 말 | 뜻 | 예 (고객 표) |
|---|---|---|
| 관측값 (행, 레코드) | 데이터 한 건 | 고객 한 명 |
| 변수 (열, 속성) | 관측값마다 달라지는 특성 | 나이, 성별, 구매액 |
| 설명변수 (독립변수) | 원인 쪽, 예측에 쓰는 변수 | 나이, 방문 횟수 |
| 반응변수 (종속변수, 목표변수) | 결과 쪽, 맞히고 싶은 변수 | 이탈 여부, 구매액 |
| 범주형 변수 | 몇 가지 범주 중 하나 | 성별, 등급 |
| 연속형(수치형) 변수 | 숫자 크기에 의미가 있음 | 키, 매출 |
통계에서 자주 나오는 말
| 말 | 뜻 |
|---|---|
| 모집단 / 표본 | 알고 싶은 전체 / 실제로 조사한 일부 |
| 모수 / 통계량 | 모집단의 값(모평균 등) / 표본에서 계산한 값(표본평균 등) |
| 추정 | 표본으로 모수를 짐작하기 |
| 가설검정 | 표본을 보고 어떤 주장이 맞는지 판단하기 |
머신러닝 쪽 말
| 말 | 뜻 | 대표 기법 |
|---|---|---|
| 지도학습 | 정답이 있는 데이터로 배워 새 데이터의 정답을 맞힌다 | 회귀분석, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, 신경망 |
| 분류 | 정답이 범주 (예/아니오, 등급) | 스팸 판별, 이탈 예측 |
| 회귀(예측) | 정답이 숫자 | 매출, 집값 예측 |
| 비지도학습 | 정답 없이 데이터 구조를 찾는다 | 군집분석, 연관분석, 주성분분석 |
R 이 뭐길래
R 은 통계 분석용 무료 프로그램이다. ADsP 3과목은 R 로 돌린 결과(평균, 회귀 결과표 등)를 보여 주고 해석을 묻는 문제가 자주 나온다. 이 앱의 3과목 페이지에는 모의 R 콘솔이 있어서 직접 쳐 볼 수 있다. 예: mean(c(1, 2, 3)) 은 1, 2, 3 의 평균 2 를 계산한다.
ADsP 시험 한눈에
| 과목 | 문항 | 무엇을 보나 |
|---|---|---|
| 1과목 데이터 이해 | 10 | 데이터·데이터베이스·빅데이터·데이터 사이언스 개념 |
| 2과목 데이터분석 기획 | 10 | 분석 과제를 찾고 계획하고 조직을 갖추는 방법 |
| 3과목 데이터분석 | 30 | R, 통계, 데이터 마이닝 (계산과 결과 해석) |
시험에 이렇게 나와요
- 모집단과 표본, 모수와 통계량을 구분한다
- 설명변수(독립)와 반응변수(종속)를 구분한다
- 정답이 있으면 지도학습(분류·회귀), 없으면 비지도학습(군집·연관)
- 범주를 맞히면 분류, 숫자를 맞히면 회귀
첫걸음 개념. 이후 페이지의 바탕
확인 문제
Q1. 쇼핑몰 회원 1만 명 중 500명에게 설문을 받았다. 이때 500명은 무엇인가?
- 모수
- 표본
- 변수
- 모집단
정답 보기
2번 표본
알고 싶은 전체(회원 1만 명)가 모집단, 실제로 조사한 일부(500명)가 표본이다. 표본으로 모집단을 추측하는 것이 통계 분석의 기본이다.
Q2. 고객 표에서 '구매 여부'를 맞히는 모델을 만든다. '구매 여부'는 무엇인가?
- 설명변수
- 반응변수
- 모수
- 관측값
정답 보기
2번 반응변수
맞히고 싶은 결과 쪽 변수가 반응변수(종속변수, 목표변수)다.
Q3. 다음 중 비지도학습에 해당하는 것은?
- 군집분석
- 로지스틱 회귀
- 의사결정나무
- 회귀분석
정답 보기
1번 군집분석
군집분석은 정답 없이 비슷한 관측값끼리 묶는다. 나머지는 정답이 있는 지도학습이다.
Q4. 표본에서 계산한 평균, 분산 같은 값을 무엇이라 하는가?
- 변수
- 통계량
- 모델
- 모수
정답 보기
2번 통계량
표본에서 계산한 값은 통계량, 모집단의 값은 모수다.
Q5. 내일 기온으로 아이스크림 판매량(개수)을 예측하는 문제는?
- 회귀
- 연관
- 군집
- 분류
정답 보기
1번 회귀
맞혀야 할 값이 숫자이므로 회귀(예측) 문제다.
Q6. 표의 한 줄(고객 한 명)을 가리키는 말로 가장 알맞은 것은?
- 관측값
- 변수
- 모델
- 모집단
정답 보기
1번 관측값
한 줄이 관측값(레코드), 한 칸 머리글이 변수다.
헷갈리기 쉬운 O·X
모수는 표본에서 계산한 값이다.
정답 보기
X 모수는 모집단의 값, 표본에서 계산한 값은 통계량이다.
정답이 범주(예/아니오)인 지도학습을 분류라고 한다.
정답 보기
O 숫자를 맞히면 회귀, 범주를 맞히면 분류.
군집분석은 반응변수가 있어야 쓸 수 있다.
정답 보기
X 군집분석은 반응변수 없이 하는 비지도학습이다.