안녕하세요 데이터에듀PT입니다.
제48회 ADsP 시험이 얼마 남지 않았습니다.
ADsP 합격을 진심으로 기원하며, 수험생 분들과의 정보 공유를 위해 기출 복원 이벤트를 진행하게 되었습니다! 😊
✅ 이벤트 기간
2026년 2월 7일(토) ~ 2월 8일(일) 오후 12시까지
✅ 이벤트 혜택
-문제 + 보기 4개 모두 복원 시 → 스타벅스 커피 쿠폰 1잔 지급
-문제 + 보기 2개 이상 일부 복원 시 → 네이버페이 1,000원~3,000원 차등 지급
✅ 혜택 지급 일자
2026년 2월 12일(목) 이후
이벤트에 대한 자세한 사항은 데이터에듀PT 공지사항에서 확인해주세요👀
기출 복원 이벤트 참여 방법은 본 게시물에 댓글로 시험 문제와 보기를 최대한 구체적으로 작성해주신 후, 아래 구글폼을 제출해주시면 참여가 완료됩니다!
구글폼으로 이벤트 혜택 제공을 위한 개인정보 수집 동의, 개인 정보를 제출해주셔야 이벤트 참여가 완료되니 댓글 작성 후 꼭❗ 구글폼까지 제출해 주세요
[👉 구글폼 링크]
☑️ 복원 댓글
<실제 문제>
문제) 모집단에서 표본을 선택하는 다양한 방법이 존재한다. 다음 중 실제로 표본을 추출하는 데 사용되는 방법으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
보기 1) 층화추출법
보기 2) 집단추출법
보기 3) 집락추출법
보기 4) 단순무작위추출법
<복원 예시>
문제) 모집단에서 표본 추출하는 방법으로 적절하지 않은 것 고르기
보기 1) 단순무작위추출법
보기 2) 집락추출법
보기 3) 집단추출법
보기 4) 층화추출법
문제) 모집단에서 표본 추출하는 방법으로 적절하지 않은 것 고르기
보기 1) 층화추출법
보기 2) 집락추출법
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댓글
댓글 991. -X와 Y의 상관계수는 0.5이다
2. X+0.1과 Y의 상관계수는 0.6이다
3. X와 2Y의 상관계수는 1이다
4. X+0.3과 Y+0.2의 상관계수는 0.5이다
1. 추세요인
2. 계절요인
3. 순환요인
4. 규칙요인
① 최단 연결법
② 최장 연결법
③ 평균 연결법
④ 와드 연결법
보기 1) 추세
보기 2) 계절
보기 3) 순환
보기 4) 규칙
1 10%
2 19%
3 20%
4 27%
1. 데이터
2. 프로세스
3. 기술
4.인력
분석대상을 알고 방법을 모를 경우 활용하는 유형은?
1. 최적화
2. 솔루션
3. 통찰
4. 발견
1 a,b가 같이 포함된 거래수 / 전체 수
2 a가 포함된 수 / 전체 수
3 a,b가 함께 포함된 수 / a가 포함된 수
1.데이터
2프로세스
3.기술
4.인력
1.10%
2.19%
3. 20%
4. 27%
1. 기억안남
2. 오즈비
3. K means 군집분석
4. 기억안남
1. -X와 Y의 상관계수는 0.5이다
2. X+0.1과 Y의 상관계수는 0.6이다
3. X와 2Y의 상관계수는 1이다
4. X+0.2와 Y+0.3의 상관계수는 0.5이다
1. 최적화
2. 솔루션
3. 통찰
4. 발견
1. 기술적용수준
2. 비즈니스 성과
3. 전략적 용이
4. 실행 용이성
1. 솔루션
2.최적화
3.통찰
4.발견
1.digitalization-agency-connection
2.agency-digitalization-connection
3.Digitalization-connection-agency
4.connection-agency-digitalization
1. (다섯 번째 변수) 모이가 (네번째 변수) 모이보다 중앙값이 높다.
2. (여섯번째 변수) 모이의 최댓값은 400을 넘는다.
(이상값이 400 초과에 있었으므로 맞는 보기)
3. (첫번째 변수) 모이의 분포가 나머지 다섯개 모이보다 가장 적다
(수면제 1,2의 효과에 대한 R 코드) 옳지 않은것은?
1. 수면제 2가 수면제 1보다 효과가 좋다.
2. 수면제 1은 nn% 증가했다
3. 수면제 2는 nn% 증가했다.
4. 수면제의 신뢰 구간은 nn~nn이다.
(2,3,4는 맞는보기)
1.지도학습
2.비지도학습
3. (??)학습
4.애자일구축
1. 10%
2. 19%
3. 20%
4. 27%
1. 인력
2.프로세스
3.데이터
4.기술
1. 지도학습
2. 비지도학습
3. 강화학습
4. 애자일구조
1. 데이터 표준화
2. 데이터 관리 비용
3. 데이터 저장소 구성
4. 인적자원 교육 및 관리
각 고객 데이터에서 이름 항목과 성별 항목은 각각 10%의 확률로 결측값을 가진다고 하자.
이름과 성별의 결측 여부는 서로 독립적이며,
이름 또는 성별 중 하나라도 결측값이 존재하는 고객 데이터는 모두 삭제된다.
이때, 임의로 하나의 고객 데이터를 선택했을 때 해당 데이터가 삭제될 확률은 얼마인가?
1. 10%
2. 19%
3. 20%
4. 27%
분석 성과에 대한 조사
분석 인프라에 대한 조사
분석 인력 및 조직에 대한 조사
분석 업무 수행에 대한 조사
목적 - 데이터 - 데이터 - 데이터 - 검증
목적 - 데이터 - 데이터 - 데이터 - 검증
추세가 있는 시계열 분석
- 차분
- 제곱근 사용
옳지 않은 것
- 통찰
- 특이도, 민감도, 등등
추세가 있는 비정상 시계열을 정상 시계열로 만드는 법
1. 자연로그로 변환
2. 제곱근 이용
3. 제곱 이용
4. 차분
① 범주의 관찰도수에 비교될 수 있는 기대도수를 계산한다.
② 교차분석은 두 문항 모두 범주형 변수가 아니어도 사용할 수 있으며, 두 변수 간 관계를 보기 위해 실시한다.
③ 교차분석은 교차표를 작성하여 교차빈도를 집계할 뿐 아니라 두 변수들 간의 독립성 검정을 할 수 있다.
④ 기대빈도가 5 미만인 셀의 비율이 20%를 넘으면 카이제곱분포에 근사하지 않으며 이런 경우 표본의 크기를 늘리거나 변수의 수준을 합쳐 셀의 수를 줄이는 방법 등을 사용한다.
가. 알고리즘 접근 허용
나. 사생활 침해
다. 책임 원칙 훼손
라. 데이터 오용
마. 익명화
Digitalization->connection->agency
Connection->agency->digitalization
Connection->digitalization->agency
Agency->connection->digitalization
2.상향식? 선지: 비지도, 지도, 강화, 에자일
3. X, Y 상관계수 0.5일 때 옳은 것은?
선지:
-X, Y 상관계수 0.5
X, Y+0.1 계수 0.6
2X, Y 계수 1
X+0.2, Y+0.3 계수 0.5
4. 비정상 시계열 고치는 법은?
선지:
자연로그
제곱근
제곱
차분
1. 로지스틱
2. 의사결정
3. k-means
4.선형회귀
구간척도
비율척도
명목
순서
1. 데이터 탐색
2. 데이터 통합
3. 데이터 정제
4. 데이터 포맷팅
1) 회귀분석
2) 연관규칙
3) 유전자 알고리즘
4) 분류분석/기계학습?
1.계절요인
2. 추세요인
3.순환요인
4.규칙요인
1.명목척도
2.서열척도
3.구간척도
4.비율척도
1. 명목척도
2. 순서척도
3. 구간척도
4. 비율척도
1.데이터탐색
2.데이터정제?
3.데이터통합
4.데이터포맷팅
- F1스코어
- 재현율
- 특이도
- 정밀도
1. 데이터
2. 프로세스
3. 인력
4. 기술
1 최단연결법 2 최장연결법 3 평균연결법 4 와드연결법
1. 표출화 : 암묵지를 언어나 문자 등으로 기록
2. 연결화 : 형식지를 편집, 수정
3. 내면화 : 형식지를 보고 지식 습득
4. 공통화 : 다른사람들과의 교류로 암묵지 습득 ?
표준화거리
민코우스키거리
마할라노비스거리
??
- A의 중앙값이 가장 높다
- B가 전반적으로 작다
- C에는 400을 넘는 값이 있다
- D의 데이터의 양?? 이 많다
지지도 구하는 수식으로 옳은 것
- a 또는 b의 확률 / 전체확률
- a와 b 동시 확률 / 전체확률
- ?
- ?
옳은 것 고르기
- 향상도가 1보다 크면 예측의 ? 가 높다
- 공분산과 상관관계 부호? 방향? 항상 같다
- 상관관계가 음의 부호이면 반비례 관계이다
-
공통화 표출화 내면화 연결화
3번
데이터베이스와 dbms 정의 관련문제
4번
데이터베이스 정의
답 많은이들이 접근할수없다?
번호모름
빅데이트 시대의 위기요인 맞는거 고르시오
가 다른거
나 사생활침해
다 책임원칙 훼손
라 데이터오용
마 다른거
번호모름
데이터사이언스 요구역량 틀린것
가 나 다 통찰력 협업능력
라 소프트스킬 - 데이터 분석능력
번호모름
빅데이터 발전 패러다임 변화
책 p.79 쪽 37번 문제
1)10
2)19
3)20
4)27
- 표준화거리
-마할라노비스거리
- 민코우스키거리
- 기억안남
1. 데이터
2. 프로세스
3. 인력
4. 기술
차분
로그변환
제곱근변환
??
데이터 탐색
데이터 정제
데이터 통합
데이터 포멧팅
① 로지스틱 회귀
② 의사결정나무 분류
③ K-평균 군집
④ 선형회귀
상관계수의 절대값이 클수록 선형관계가 강한 것이다
공분산과 상관계수의 방향은 항상 같다
상관계수가 음이면 반비례관계라고 할 수있다
공분산은 단위가 달라지면 변한다
- 데이터베이스는 일정 구조에 맞게 조직화된 데이터 집합이다
- 데이터베이스와 DBMs를 합쳐서데이터베이스시스템이라고한다
-?
-?
- 추세요인
- 계절요인
- 순환요인
- 규칙요인
1. 최적화
2. 통찰
3. 솔루션
4. 발견
1. F1 score
2. 정확도
3. 재현도
4. 특이도
1. 10%
2. 19%
3. 20%
4. 27%
1. 선형회귀분석
2. 의사결정나무
3. k-means 군집분석
4. 로지스틱회귀분석
보기1.??
보기2. 두 항목이 관련이 없을 경우 향상도는 0이다.
보기3.??
보기4. 향상도가 1에서부터 클수록 규칙은 예측이 정확해진다 .
1. 로그변환을 통해 ~
2.
3.
4. 차분 변환
상관관계를 고려한 측정 방식은?
표준화거리
마할라노비스거리
민코우스키거리
자카드 계수
1번 다음 중 틀린 것은?
표출화 : 암묵지로 만드는 과정 어쩌고
공통화 : 암묵지에서 형식지
연결화 : 형식지에서 암묵지로 ~~
내면화 :
(연결화가 답이였음)
책 233쪽 6번 그림
가 casein의 중앙값이 가장높다
나 sunflower weight는 400이 넘는다?
다 ??
라 horsebean 분포가 평균적으로 낮다
번호모름
온도 지수와 같은 예시의 척도
구간척도
번호모름
추론통계 적절하지않은것
가 모수로 표준평균?
나 가설검정은 검정통계량에서 하나임을 유의
다 ~~유의하지않는다
라 비모수추정은
확률변수 X Y 0.5일때
가 -X Y는 0.5
나 X+0.1 Y2는 0.6이다
다 X +2Y 는 1이다
라 X+0.3 Y+0.2 = 0.5이다
1)데이터 선택
2)데이터 정제
3)데이터 통합
4)데이터 포맷
A->B 신뢰도 구하기
표.
?, ?, ? 100
?, ?, ? 100
?, ?, ? 50
?, ?, ? 200
…
이런 식으로, 총합은 1000
선지. (퍼센트?, 숫자?)
-20% (0.2)
- 30% (0.3)
- %
- %
답. 300/1000 = 0.3
1. 명목척도
2. 순서척도
3. 구간척도
4. 비율척도
1.학습데이터,검증데이터,테스트데이터로분리된다.
2.학습데이터는다른말로?라고도불린다.
3.검증데이터는모델성능평가에활용된다.
4.-
1) 감마
2) 오즈
3) 활성화 함수
4) CHAID
1. 선형회귀분석
2. 의사결정나무
3. k-means 군집분석
4. 로지스틱회귀분석
답 3번
• Crisp-DM 분석 방법론의 데이터 준비 단계에 해당하는 프로세스가 아닌것은?
1)데이터 선택
2)데이터 정제
3)데이터 통합
4)데이터 포맷
지지도를 계산하는 방법
전체 거래 수 N 중에서 AB가 함께 나온 거래 수 ÷ N (즉, support(AB)=count(AB)/N).
상관관계를 고려한 측정 방식은?
• 표준화거리
• 마할라노비스거리
• 민코우스키거리
• 자카드 계수
답 3번
28. 두 확률변수 X와 Y의 상관계수가 0.5일때 다음 중 옳은 것은?
-X와 Y의 상관계수는 0.5이다
X+0.1과 Y의 상관계수는 0.6이다
X와 2Y의 상관계수는 1이다
X+0.3과 Y+0.2의 상관계수는 0.5이다
1)추세요인
2)계절요인
3)순환요인
4)규칙요인
정답 : 4번
Crisp - dm 분석방법론의 데이터 준비 단계에 해당하는 프로세스가 아닌것은?
1)데이터 탐색
2)데이터정제
3)데이터 통합
4)데이터 포맷
정답 :1번?
가
나 공분산과 상관계수 부호는 항상 같다?
다
라
회귀분석
가 모형의 유의미성 - f통계량과 p값이
나 회귀계수들이 유의미 - t통계량과 p값
다 모형의 설명력 - 결정계수
라 모형이 데이터를 적합 - 상관계수?
책 349쪽 19번문제
데이터마이닝 데이터분할
다 검증용데이터는 성능평가에 이용한다
라 데이터양이 충분하지않은경우 교차분석 방법을 통해 데이터를 분할한다
정밀도 민감도 반비례?
F1 스코어
책496쪽 55번
책 540쪽 19번
책550쪽 42번 비슷한문제있었는데
보기가 조금 다름
1. 추세
2 계절
3 순환
4 규칙
1. 기술 적용 수준
2.비즈니스 성과
3.실행용이성
4.전략적중요도
1 데이터베이스는 체계적으로 조직화된 데이터 집합이다
2 데이터베이스와 DBMS를 합쳐서 데이터베이스 시스템이라 한다
3 DBMS는 데이터베이스를 구축하는 틀을 제공하여 데이터 검색, 저장 기능을 제공한다
4 데이토베이스는 문자 기호 영상 등 콘텐츠를 체계적으로 수집축적하여 정리한 정보의 집합체이다
상자그림 해석 문제(먹이에 따른 체중)
1 A가 중앙값이 가장 크다
2 B는 이상값을 가진다
3 C가 관측치가 가장 많다
4 D가 전체적으로 체중이 가장 적다
로지스틱 회귀분석 해석 문제
1 y절편이 양수라는 명확한 증거가 없다
(Estimate이 양수, p값이 매우 작게 제시)
2 기울기가 양수라는 명확한 증거가 있다
(Estimate이 양수, p값이 매우 작게 제시)
3 설명력은 약 70%이다
(Multipe R sqaured가 0.70xx)
4 회귀모형은 유의수준 5% 하에서 통계적으로 유의미하다
(p값이 매우 작게 제시)
1.명목척도
2.순서척도
3.등간척도
4.비율척도
1.로지스틱회기분석
2 k means 군집분석
3 의사결정 나무
4 선형회귀분석
- 제시이미지:scatterplot, X축:fittedvalue, Y축:residualvalue, fittedvalue 값이 커질수록 잔차분산이 커지는 부채꼴형
1. 특정변수 제거한다.
2. 특정변수 비선형으로 변환한다.
3. AR모형 활용한다.
4. ridge/lasso기법 활용한다.
분석 방법은 알고 있지만 대상을 모르는 경우의 분석 방법은?
•솔루션
•통찰
•발견
•최적화
⸻
2. 문제
오분류표 평가 지표 중 재현율과 정밀도는 트레이드오프 관계이다. 이를 보완하기 위한 지표로 알맞은 것은?
•F1 스코어
•특이도
•정확도
⸻
3. 문제
상향식 접근법에 해당하는 것은?
•지도학습
•비지도학습
•애자일 구축
⸻
4. 문제
공분산, 상관계수 관련 내용 중 틀린 것은?
•공분산은 단위가 바뀌면 데이터 값이 변한다
•공분산과 상관계수는 항상 부호가 같다
⸻
5. 문제
시간의 흐름에 ? 따른 학생 성적 변화에 적합한 분석 방법은?
•회귀분석
•연관분석
⸻
6. 문제
시계열에서 추세 제거를 위한 정상화 방법은?
•자연로그 변환
•제곱 변환
•제곱근 변환
•차분
⸻
7. 문제
데이터 분석 마스터플랜 우선순위 고려 요소 중 틀린 것은?
•기술 용이성
•전략적 중요도
•실행 난이도
•비즈니스 성과
---
8. 문제) 회귀분석 잔차 그래프보여주고 해결방법 고르기 (볼록한 모양 위에 점 몰려있던거같음)
-불필요한 변수 지운다
-라쏘 릿지 회귀 방법 사용한다
---
9. 문제) 정성적 데이터, 정량적 데이터 관련 설명 중 맞는 것 고르기 (가~마)
-정량적 데이터는 정성적 데이터에 비해 정제, 가공하기 어렵다?
-정성적 데이터는 형식이 없는 데이터를 포함한다?
-정성적 데이터는 검색하기 용이하다
-데이터는 존재적, 당위적 특성을 갖는다
최단연결법
최장연결법
평균연결법
와드연결법
가설검정
귀무가설이 참일때 1종오류의 최대 허용한계는 유의(신뢰)수준이다
회귀모델 해석 및 검정
모형이 통계적으로 유의미한가는 F통계량의 p-value를 통해 알수 있다
회귀계수 유의미함은 t값의 p-value를 통해 알수있다
모형의 설명력은 결정계수를 통해 알수있다
.....
1) 회귀분석
2) 연관규칙
3) 유전자 알고리즘
4) 베이지안? 기계학습?
마스터플랜 수립에서 우선순위 평가 관련 적절하지 않은 것은?
1) 투자 용이성
2) 기술 용이성
3) 전략 필요성
4) 비즈니스 성과
데이터가 다음과 같을 때 A->B Confidence로 옳은 것은?
(표 사진)
1) 25%
2) 35%
3) 30%
4) 20%
데이터베이스에 대한 설명으로 올바르지 않은 것?
1) 데이터베이스는 다양한 데이터가 저장된 정보의 집합체이다
2) DBMS는 데이터베이스를 관이, 운영하는 소프트웨어다
3) 데이터베이스와 DBMS를 데이터베이스시스템이라 부른다
4) 데이터베이스는 문자, 숫자등이 통합된 데이터이다? 자료 그 자체이다?
데이터
기술
인력
학생 공부 시간에 따른 성적 예측을 할 때 어떤 분석이 적합한지?
1 회귀분석
2 연관규칙분석
3
4 소셜네트워크분석
오분류표에서 한쪽으로 치우치지 않고 균형잡힌 성능을 측정할 때 사용하는 지표는?
1. F1 score
정확도 | 정밀도 | 민감도 (순서 정확히 모름)
다음의 산전도 그림에서 나타나는 문제를 해결할 수 있는 방법은? (아래가 볼록한 나이키 모양의 형태였음)
1. ( ) 비선형 변환
2.
3.
4. 라쏘, 릿지
1. 추세 요인
2. 계절 요인
3. 순환 요인
4. 규칙 요인
답 : 4번
1.자연로그변환
2.제곱변환
3.제곱근변환
4.차분
1. AB함께/전체
2. AB함께/A
3.
4.
연관규칙 A->B 신뢰도?
1. 25%
2. 30%
3. 40%
4. 50%
1.회귀분석
2.연관규칙분석
3.유전자알고리즘분석
4.소셜네트워크분석
1)명목척도
2)순서척도
3)구간척도
4)비율척도
1. 설명변수 x를 비선형으로 전환한다.
2.
3. 잔차에 AR모델을 적용시킨다.
4. 라쏘와 릿지등의 회귀모델을 사용한다.
분해시계열을 구성하는 요소로 가장 적절하지 않은 것은?
1. 추세요인
2. 계절요인
3. 순환요인
4. 규칙요인
암묵지 형식지에 관해 적절하지 않은 것을 고르시오.
1. 공통화: 경험, 대화를 통해 암묵지로 습득된다.
2. 표현화: 학습하여 내재된 암묵지를 문서, 매체로 기록해 형식지로 만든다.
3. 연결화: 암묵지를 토대로 형식지를 편집 및 수정한다.
4. 내면화: 교육과 자료등을 통해 습득하고 체화되어 개인만의 암묵화로 만든다.
정형데이터마이닝 기법 중 반응변수가 없는 데이터를 구조화하는 기법은?
1. 선형 회귀 분석
2. 로지스틱 회귀 분석
3. 의사결정나무
4. K means 군집분석
가설 검정에 대한 설명중 적절하지 않은 것은??
1. 귀무가설은 대립가설에 반대를 가정해서 만든 가설이다.
2. 어떤 가설(추정)의 실패 확률에 근거해 귀무가설의 기각여부를 결정한다.
3. 유의수준이란 1종오류를 범하지 않게 설정한 범위이다.
4 ?
교차분석에 대한 설명으로 알맞지 않은것은??
1. 단순 표를 이용한 대조 뿐만 아니라
보기1) 추세요인
보기2) 계절요인
보기3) 순환요인
보기4) 규칙요인
숫자로 나타낼 수는 있지만 온도와 같이 절대적 0이 없는 것으로 알맞은 것은?
보기1) 명목척도
보기2) 순서척도
보기3) 구간척도
보기4) 비율척도
연관분석 A->B의 지지도를 계산하는 식으로 알맞은 것은?
보기1) A또는 B를 선택할 경우/전체 경우
보기2) A와 B를 동시에 선택할 경우/전체 경우
보기3) A와 B를 동시에 선택할 확률/A를 선택했을 때 확률
보기4) A와 B를 동시에 선택할 확률/A또는 B를 선택할 확률
분석 방법은 알고 있지만, 분석 대상을 알지 못하는 경우
보기1) 통찰
보기2) 최적화
보기3) 발견
보기4) 솔루션
1) 표출화: 암묵지를 교재 등으로 표현하는 과정
2) 연결화: 개인의 지식으로 형식지를 보완하는 과정
3) 내면화: 교육 등을 통해 지식을 습득하는 과정
4) 공통화: 대화와 경험을 통해 개인의 암묵지를 발전시키는 과정
2번 가나다라마 다음 중 옳은 답안은? (가나다라마 5개 중에 3개)
(가) 정량적 데이터는 정성적 데이터에 비해 비용이 많이 든다
(나) 기억 안 남
(다) 정성적 데이터는 해석이 용이하다.
(라) 있는 그대로의 객관적 사실을 데이터의 존재적 특성이라고 한다.
(마) 추론 예측 전망 추정을 위한 근거로서의 데이터를 당위적 특성이라고 한다.
답: 나, 라, 마
20번 데이터 거버넌스 관리 체계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
1) 데이터 표준화
2) 데이터 유지 보수 비용 관리
3) 데이터 관리 체계
4) 지속적인 변화 관리 및 주기적인 교육
보기1) 기능구조는업무 부서 내에서 분석을 수행
보기2) 집중구조는 전략적 중요도에 따라 분석조직이 우선순위를 정해 추진할 수 있다
보기3) 기능구조는 전사적 관점의 핵심 분석은 어려울 수 있다
보기4) 분산구조는 분석 결과를 실무에 신속하게 적용하기 어렵다
1. 전체중A를 구매할확률
2.전체중B를 구매할 확률
3.전체중 A와B를 동시에 구매할확률
4.A를 구매할때 B를 구매할확률
1.데이터
2.프로세스
3.인력
4.기술
1.최단연결법
2.최장연결법
3.평균연결법
4.와드연결법
1) 지도학습
2) 비지도학습
3) 강화학습
4) 애자일구조
분해 시계열 요인으로 다음중 틀린 것은?
1. 추세요인
2. 계절요인
3. 순환요인
4. 규칙요인
1) 회귀모형은 연봉의 변동을 54% 반영
2) 가장 유의한 설명변수는 Putouts
3) 다른 조건이 고정돼 있을 때, 연봉과
Hits는 양의 상관관계?
4) assists 는 0.5 하에서 유의하지 않음
1. 집중 구조에서는 프로젝트의 우선순위가 높은 것부터 추진
2. 기능 구조에서는 별도의 전담 조직을 두지 않음
3. 분산 구조에서는 분석 결과를 신속하게 실무에 적용하기 어려움
4. 기능 구조에서는 전사 차원 분석이 어려움
10%
19%
20%
27%
1. 회귀분석
2. 연관 규칙 학습
3. 유전자알고리즘
4. 소셜 네트워크 분석