ADsP 개념맵 — 학습 내용 연결 지도

이론 정리·핵심 요약노트·기출문제에서 추출한 개념 264개를 주제 묶음 23개로 연결한 지식 그래프.

주제 묶음

• 분류·군집 모델링 (31개)
• 데이터베이스와 DBMS (24개)
• 회귀분석·연관분석·빅데이터 활용 기법 (21개)
• 분석 기획·마스터플랜·분석 조직 (18개)
• 분석 주제 유형과 과제 도출 (12개)
• 척도와 상관분석 (12개)
• 분석 프로세스·프로젝트 관리·데이터 준비 (12개)
• 가설검정과 오류 (11개)
• 빅데이터 출현과 패러다임 (10개)
• 개인정보 비식별화 (10개)
• DIKW와 데이터 유형 (10개)
• DW·OLAP와 분석 수준 진단 (9개)
• 시계열 분석 (9개)
• 표본추출 (9개)
• 의사결정나무와 앙상블 (9개)
• 확률·범주형 검정 (8개)
• 모형 평가 지표 (8개)
• 지식경영과 SECI (8개)
• 빅데이터 3V와 우선순위 (7개)
• 데이터 사이언티스트 역량 (7개)
• 기술통계와 이상치 (7개)
• 데이터·분석 거버넌스 (6개)
• 분석 방법론 (KDD·CRISP-DM) (6개)

기출 빈출 개념

• 연관분석 (Association Rule) — 항목 간 연관규칙을 발견하는 장바구니 분석 기법 (기출 12문항)
• 지지도 (Support) — 전체 거래 중 A와 B를 동시에 구매한 비율 P(A∩B) (기출 6문항)
• 활성화 함수 — 시그모이드·ReLU·tanh·소프트맥스 등 (기출 5문항)
• 군집분석 — 비지도학습으로 유사 데이터를 그룹화하며 범주형 변수도 가능하다 (기출 5문항)
• 정상 시계열 — 평균·분산이 일정하고 공분산이 시차에만 의존하는 시계열 (기출 5문항)
• 우선순위 평가 (시급성·난이도) — 시급성은 전략적 중요도 기준이며 난이도 낮고 시급성 높은 과제를 우선한다 (기출 5문항)
• 상향식 접근법 (Bottom-Up) — 문제가 불분명할 때 데이터를 먼저 탐색해 인사이트 도출 (기출 5문항)
• K-Means — K개 중심점 할당·재계산을 반복하는 비계층적 군집 (기출 5문항)
• 회귀분석 (Regression) — 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석 (기출 5문항)
• 로지스틱 회귀 — 범주형 종속변수에 시그모이드를 적용한 분류 모델 (기출 4문항)
• 인공신경망 (ANN) — 은닉층과 비선형 활성화로 복잡한 패턴을 학습하나 가중치 설명력은 낮다 (기출 4문항)
• 분석 주제 유형 4가지 — 분석 대상(What)·방법(How) 인지 여부의 2×2 매트릭스 (기출 4문항)
• 비지도학습 — 미리 정해진 그룹 없이 데이터 패턴을 학습 (기출 4문항)
• 빅데이터 시대의 위기 요인 — 사생활 침해·책임 원칙 훼손·데이터 오용의 세 가지 위기 (기출 4문항)
• 가설검정 — 데이터로 주장의 타당성을 통계적으로 판단하는 절차 (기출 4문항)