출제 범위 출제기준(CSO) 항목 4개
- a. 비즈니스 인텔리전스 Business intelligence
- b. 데이터 마이닝 Data mining
- c. 데이터 분석의 유형 Types of data analytics
- d. 데이터 시각화 Data visualization
학습목표 요약 학습목표(LOS) 31문항을 묶어 정리 · 괄호 안 글자는 원문 문항
- [비즈니스 인텔리전스] 빅데이터를 정의하고 규모·속도·다양성·진실성을 설명하며, 데이터 활용의 기회와 과제를 서술한다 (a·d)
- [비즈니스 인텔리전스] 정형·반정형·비정형 데이터의 기업 내 활용을 설명하고, 데이터에서 정보, 지식, 통찰, 행동으로 이어지는 단계를 서술한다 (b·c)
- [비즈니스 인텔리전스] 데이터와 데이터 사이언스 역량이 전략적 자산인 이유를 설명하고, 비즈니스 인텔리전스(BI)를 정의한다 (e·f)
- [데이터 마이닝] 데이터 마이닝을 정의하고 과제를 서술하며, 반복적 과정이자 기술과 과학의 결합인 이유를 설명한다 (g·h·i)
- [데이터 마이닝] 구조적 질의어(SQL)의 목적을 설명하고, 분석가가 대규모 데이터에서 패턴과 통찰을 도출하는 방식을 서술한다 (j·k)
- [분석 유형] 분석모형을 데이터에 적합시키는 과제를 설명하고, 기술적·진단적·예측적·처방적 분석을 정의한다 (l·m)
- [분석 유형] 군집화(clustering)와 분류(classification)를 정의하고 각각 적합한 상황을 판단한다 (n)
- [분석 유형] 다중회귀와 로지스틱 회귀를 이해하여 적합한 상황을 인식하고, 다중회귀식의 결과를 특정 상황에 적용하여 계산한다 (o·p)
- [분석 유형] 결정계수(R²)와 상관계수(R)를 이해하고, 추정의 표준오차, 적합도(goodness of fit), 신뢰구간을 정의한다 (q·t)
- [분석 유형] 추세·순환·계절·불규칙 변동을 포함한 시계열분석을 이해하고, 회귀분석과 시계열분석의 효익과 한계를 파악하여 설명한다 (r·s)
- [분석 유형] 예측분석 기법으로 통찰을 도출하고 제언하는 방법과, 탐색적 데이터 분석으로 패턴을 드러내는 방법을 설명한다 (u·v)
- [분석 유형] 민감도분석을 정의하여 적합한 상황을 파악하고, 몬테카를로(Monte Carlo) 기법을 포함한 시뮬레이션 모형의 용도를 이해하며, 두 기법의 효익과 한계를 파악한다 (w·x·y)
- [분석 유형] 가정분석(what-if) 또는 목표탐색(goal-seeking) 분석을 이해하고, 데이터 분석의 한계를 파악하여 설명한다 (z·aa)
- [시각화] 표와 그래프 설계 모범사례로 왜곡을 피하고, 시나리오별로 시각화 대안을 평가하여 최적의 표현방식을 선택한다 (bb·cc)
- [시각화] 시각화 기법의 효익과 한계를 이해하고, 효과적인 시각화로 결과·결론·제언을 설득력 있게 전달한다 (dd·ee)