(2026년) ADSP(데이터 분석 준전문가) 요약 PDF

소개

"(2026년) ADSP(데이터 분석 준전문가) 요약 PDF"에 대한 내용입니다.

목차

I. 제1과목: 데이터 이해
1. CH01. 데이터와 정보
2. CH02. 빅데이터의 이해

II. 제2과목: 데이터 분석 기획
1. CH03. 데이터 분석 방법론
2. CH04. 분석 마스터플랜과 분석 과제 발굴

III. 제3과목: 데이터 분석
1. CH05. 통계학 기초
2. CH06. 추론통계와 가설 검정
3. CH07. 상관분석과 회귀분석
4. CH08. 데이터 마이닝 - 분류 분석
5. CH09. 데이터 마이닝 - 군집, 연관, 기타

본문내용

5.1 기술통계(Descriptive Statistics)
기술통계는 수집한 데이터의 특성을 파악하기 위해 평균, 표준편차 등의 통계량으로 데이터를 요약 및 정리하는 방법입니다.
#중심경향성(Central Tendency)
- 평균(Mean): 모든 값의 합을 개수로 나눈 값
- 중앙값(Median): 데이터를 정렬했을 때 중간값 (이상치에 영향 적음)
- 최빈값(Mode): 가장 빈번하게 나타나는 값
#산포도(Dispersion)
- 분산(Variance): 평균으로부터의 편차 제곱의 평균
- 표준편차(Standard Deviation): 분산의 제곱근으로 원래 단위로 표현
- 범위(Range): 최댓값 - 최솟값
- 사분위수(Quartile): Q1(25%), Q2(50%, 중앙값), Q3(75%)
- 사분위범위(IQR): Q3 - Q1
#분포의 형태
- 왜도(Skewness): 분포의 비대칭 정도 (음수=좌편향, 0=대칭, 양수=우편향)
- 첨도(Kurtosis): 분포의 뾰족함 정도 (3=정규, 3미만=저첨도, 3초과=고첨도)

5.2 확률분포(Probability Distribution)
모집단의 특성을 파악하기 위해 알려진 이론적 분포를 가정하고 분석합니다.
#이산확률분포
- 이항분포(Binomial): n번 시행에서 성공 횟수의 분포 (p: 성공확률)
- 포아송분포(Poisson): 단위시간/공간에서 발생하는 사건 수의 분포
- 초기하분포(Hypergeometric): 비복원 추출에서의 분포
#연속확률분포
- 정규분포(Normal): 종 모양, 평균과 표준편차로 정의
- 표준정규분포: 평균=0, 표준편차=1인 정규분포
- t분포: 표본이 작을 때 사용 (자유도에 따라 형태 변함, df가 커지면 정규분포에 수렴)
- 카이제곱분포: 양의 값만 가짐, 자유도에 따라 형태 변함 (df가 크면 정규분포에 수렴)
- F분포: 두 분산의 비율 분포 (분자 df, 분모 df)

참고자료

· 없음