빅분기 첫걸음: 먼저 알아야 할 말
쉽게 말하면
빅데이터분석기사는 데이터를 모으고, 다듬고, 모형을 만들고, 그 결과를 해석하는 과정을 한 바퀴 다 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 모형(모델)이고, 모형으로 아직 모르는 값을 맞히는 것이 예측이다. 맞혀야 할 값(반응변수, 종속변수, 목표변수)이 데이터에 있으면 지도학습, 없이 데이터끼리의 구조를 찾으면 비지도학습이다. 빅분기 필기는 이 과정을 기획 → 탐색 → 모델링 → 결과 해석 네 과목으로 나눠 묻는다.
비유로 이해하기
요리 대회를 생각하자. 무엇을 만들지 정하고 장을 보는 것이 분석 기획(1과목), 재료를 씻고 다듬는 것이 탐색과 전처리(2과목), 실제로 조리하는 것이 모델링(3과목), 맛을 보고 심사위원에게 설명하는 것이 결과 해석(4과목)이다.
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, 서포트벡터머신, 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 |
빅분기 필기 한눈에
| 과목 | 문항 | 무엇을 보나 |
|---|---|---|
| 1과목 빅데이터 분석 기획 | 20 | 빅데이터·플랫폼·개인정보 제도, 분석 계획, 수집·저장 계획 |
| 2과목 빅데이터 탐색 | 20 | 결측값·이상값 정제, 변수 처리, 탐색, 기술통계와 추론통계 |
| 3과목 빅데이터 모델링 | 20 | 분석모형 설계, 회귀·분류·군집·연관, 딥러닝·앙상블 등 고급 기법 |
| 4과목 빅데이터 결과 해석 | 20 | 평가 지표, 과대적합 방지, 최적화, 시각화, 모형 전개·모니터링 |
R 콘솔은 왜 있나
필기는 객관식이라 코드를 직접 쓰지 않는다. 하지만 통계와 모델링 페이지에는 모의 R 콘솔이 있어 평균, 상관, 회귀를 직접 돌려 볼 수 있다. 숫자가 어떻게 나오는지 손으로 확인하면 해석 문제가 쉬워지고, 실기(작업형, 파이썬 또는 R)를 준비할 때도 바로 쓰인다.
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
- 필기 합격: 과목마다 40점 이상, 평균 60점 이상
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 모형을 만든다. '구매 여부'는 무엇인가?
- 설명변수
- 모수
- 관측값
- 반응변수
정답 보기
4번 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?
- 통계량
- 변수
- 모수
- 모형
정답 보기
1번 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. 빅분기 필기에서 평균이 70점이어도 불합격하는 경우는?
- 한 과목이 35점일 때
- 두 과목이 50점일 때
- 한 과목이 45점일 때
- 모든 과목이 60점 이상일 때
정답 보기
1번 한 과목이 35점일 때
과목마다 40점 이상이어야 한다. 한 과목이라도 40점 미만이면 평균과 상관없이 불합격이다.
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.
빅분기 필기는 평균 60점만 넘으면 과목 점수와 상관없이 합격이다.
정답 보기
X 과목마다 40점 이상이라는 과락 기준도 함께 지켜야 한다.