ADsP 시험 전날 복습 노트, 과목별 빈출 정리

안녕하세요, 공부하는 감자입니다 🥔

ADsP 교재를 처음 펼쳤을 때 두께에 한숨부터 나왔던 기억이 있어요. 그런데 기출을 몇 회 돌려보니 매회 반복되는 개념이 빤히 보이더라고요.

이 글은 그 반복 출제 구간만 모은 복습 노트예요. 시험 전날 2~3시간 훑기 용도로 만들었습니다.

순서는 배점이 큰 3과목부터 거꾸로 갑니다.

3과목 데이터 분석 (30문항)

회귀 — 릿지/라쏘는 절대 못 바꾸게

회귀 파트는 표 한 장이면 됩니다.

종류	특징
단순 선형	독립변수 1개, 연속형 종속변수
다중 선형	독립변수 2개 이상
로지스틱	종속변수가 범주형(0/1), 이름만 회귀
릿지	L2 규제, 계수 크기 축소
라쏘	L1 규제, 계수를 0으로 만들어 변수 선택

릿지=L2, 라쏘=L1을 반대로 쓴 보기가 매회 나옵니다. 여기서 틀리면 진짜 아까워요.

분류 알고리즘 한 줄씩

• 의사결정나무: 불순도 지표는 지니·엔트로피·카이제곱 (MSE는 회귀용이라 포함 안 됨 — 단골 오답)
• KNN: 가까운 K개 다수결, K가 크면 모델이 단순해짐(과소적합 방향)
• SVM: 초평면으로 분리
• 나이브베이즈: 조건부 확률 기반

앙상블은 배깅 = 병렬 학습·분산 감소(랜덤포레스트), 부스팅 = 순차 학습·편향 감소(AdaBoost, XGBoost)로 끝.

군집과 거리

K-means는 비지도학습이고 K를 미리 지정합니다. 계층적 군집의 연결법 4가지 — 단일(가장 가까운 점), 완전(가장 먼 점), 평균(평균 거리), 중심(중심점 거리) — 는 이름 매칭으로 출제돼요.

거리는 2차원 기준으로 유클리디안 √((x₁-x₂)²+(y₁-y₂)²), 맨해튼 |x₁-x₂|+|y₁-y₂|, 체비셰프 max(|x₁-x₂|, |y₁-y₂|).

연관분석 — 계산 문제 고정 출제

거래 50건, A 구매 20건, B 구매 25건, 동시 구매 10건이라고 하면:

• 지지도 = 10/50 = 0.2
• 신뢰도(A→B) = 10/20 = 0.5
• 향상도(A→B) = 0.5 ÷ (25/50) = 1.0

향상도 해석: 1이면 독립, 1 초과면 양의 연관, 1 미만이면 음의 연관.

모형 평가

• 정확도 = (TP+TN)/전체
• 정밀도 = TP/(TP+FP)
• 재현율 = TP/(TP+FN)
• ROC 곡선: x축 FPR, y축 TPR, 좌상단에 가까울수록 우수
• AUC: 0.5는 랜덤, 1.0은 완벽

통계·R·시계열·차원축소 빠르게

• 기술통계는 요약(평균·중앙값·표준편차), 추론통계는 추정(가설검정·신뢰구간)
• 제1종 오류 α: 참인 귀무가설 기각 / 제2종 오류 β: 거짓인 귀무가설 채택
• R: c() 벡터, matrix() 행렬, data.frame() 데이터프레임, na.rm = TRUE는 NA 제외 계산
• 시계열 정상성: 평균·분산·자기공분산이 시간에 불변 / ARIMA(p,d,q)의 d는 차분 횟수 / 지수평활 α가 1에 가까울수록 최근 값 비중↑
• PCA는 분산 보존 차원 축소, MDS는 거리(유사성) 보존 차원 축소. 주성분 선택은 고유값 1 이상·누적 분산 80%·스크리 도표 꺾임

2과목 분석 기획 (10문항)

방법론 3종 비교가 핵심이에요.

방법론	주체	단계
KDD	학술	선택→전처리→변환→마이닝→해석/평가
CRISP-DM	산업계	비즈니스 이해→데이터 이해→준비→모델링→평가→배포
SEMMA	SAS	Sample→Explore→Modify→Model→Assess

배포(Deployment)는 CRISP-DM에만 있습니다. 이게 시험 단골이에요.

나머지는 리스트로 압축할게요.

• 과제 발굴: 하향식(문제 탐색→정의→해결방안→타당성) vs 상향식(데이터에서 패턴 발견, 프로토타이핑)
• 성숙도 4단계: 도입 → 활용 → 확산 → 최적화 ("확산은 전사 확대"가 단골 문장)
• 분석 거버넌스 4대 구성: 조직·프로세스·시스템·데이터
• 위험 대응 4전략: 회피·전가·완화·수용 ("보험 가입 = 전가" 사례 매칭 자주 출제)
• MDM은 핵심 기준 정보 일관성 관리, 메타데이터는 비즈니스·기술·운영 3종, 품질 기준은 정확성·완전성·일관성·적시성·유일성

1과목 데이터 이해 (10문항)

DIKW는 사례 매칭으로 매회 나옵니다. 제 노트의 예시는 이래요.

단계	예시
데이터	"오늘 카페 방문객 120명"
정보	"주말 방문객이 평일의 1.5배"
지식	"주말엔 직원을 한 명 더 배치해야 한다"
지혜	"연휴 패턴까지 내다보고 재고·인력을 운영한다"

보기의 사례를 이 네 칸 중 하나에 끼워 맞추면 됩니다. 나머지 단골은 리스트로 정리할게요.

• DB 특성 4가지: 통합(중복 최소화)·저장·공유·운영
• 빅데이터 3V는 Volume·Velocity·Variety, 5V는 +Veracity·Value ("Validity 포함" 보기는 오답)
• OLTP는 거래 처리(은행 입출금), OLAP은 분석·의사결정(매출 대시보드)
• Hard Skill은 통계·ML·프로그래밍·DB, Soft Skill은 커뮤니케이션·스토리텔링·호기심·도메인 이해 ("통계는 Soft" 보기가 함정)

입실 30분 전 최종 7개

1. DIKW 순서 + 사례
2. CRISP-DM 6단계 (배포 포함)
3. 릿지 L2 vs 라쏘 L1
4. 연관분석 3공식
5. 혼동행렬 정밀도·재현율
6. 배깅(분산↓) vs 부스팅(편향↓)
7. 계층적 군집 연결법 4종

이 일곱 개만 머리에 남아 있으면 3과목의 절반이 커버됩니다.

ADsP는 범위는 넓은데 깊이는 얕은 시험이라, 완벽한 이해보다 표 단위 암기가 빠릅니다. 노트가 다 외워졌는지는 문제로 확인하는 게 제일 정확한데, 저는 전날 밤에 문어CBT에서 모의고사 한 회를 가볍게 풀고 구멍 난 데만 메꿨어요.

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무료니까 전날에도 부담이 없습니다.

내일 시험이라면 일찍 주무세요. 컨디션이 마지막 5점입니다 💪