2026 ADP 필기 모의고사 2회 | 80문항·서술형1문항 — 정답·해설

필기 · 객관식·서술형 모의고사

객관식 80점과 서술형 20점의 합계 70점 이상,과목별 40% 미만 과락 기준을 함께 확인합니다.

1과목. 데이터 이해

문제 1

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 빅데이터의 특징에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① Volume은 개인정보 삭제를 뜻한다.
2. ② Variety는 오직 행 수다.
3. ③ Velocity는 데이터가 발생·처리되는 속도와 관련된다.
4. ④ 데이터가 크면 품질 검증이 필요 없다.

문제 2

실시간 결제 이상 탐지를 위해 수초 안에 로그를 처리해야 한다. 가장 직접적인 V는?

1. ① Variety만
2. ② 컬럼 이름
3. ③ Velocity
4. ④ Value의 정의만

문제 3

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 가치 창출과 비용에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 정확도가 높으면 비용과 무관하게 무조건 이익이다.
2. ② 할인 비용은 성과 계산에 포함하면 안 된다.
3. ③ 분석은 실행 방안 없이 점수만 만들면 끝난다.
4. ④ 모델 성능과 실제 업무 효과를 함께 평가해야 한다.

문제 4

행사로 매출 100만원 증가, 추가 할인·운영 비용 120만원이 발생했다. 순증 효과는?

1. ① +100만원
2. ② -20만원
3. ③ +20만원
4. ④ +220만원

문제 5

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 사생활 침해와 통제에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 이름만 지우면 모든 데이터가 항상 익명이다.
2. ② 권한은 데이터 활용과 무관하다.
3. ③ 이름을 삭제해도 재식별 위험을 검토해야 한다.
4. ④ 가명처리는 어떤 목적의 자유 이용도 자동 허용한다.

문제 6

희귀 질환·생년월일·거주지 조합이 한 사람을 가리킨다. 필요한 검토는?

1. ① 결합에 의한 재식별 위험
2. ② 파일 확장자만
3. ③ 데이터가 숫자인지 여부만
4. ④ 열 제목 색상만

문제 7

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 책임·편향·설명에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 과거 데이터의 편향은 모델 결과에 이어질 수 있다.
2. ② 자동 결정에는 책임 주체가 필요 없다.
3. ③ 예측 모델은 모든 인과관계를 증명한다.
4. ④ 민감 속성을 삭제하면 편향은 항상 0이 된다.

문제 8

전체 정확도는 90%인데 소수 집단의 재현율은 20%다. 적절한 대응은?

1. ① 소수 집단 데이터를 무조건 삭제한다.
2. ② 재현율 정의를 바꾼다.
3. ③ 집단별 오류와 데이터 대표성을 추가 점검한다.
4. ④ 전체 정확도만 보고 종료한다.

문제 9

빅데이터 가치·활용·위험과 통제에서 표본의 대표성과 전수 데이터에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 큰 데이터도 수집 범위가 치우치면 대표성 문제가 생길 수 있다.
2. ② 관측 범위는 분석 대상과 무관하다.
3. ③ 앱 로그는 모든 국민의 행동을 포함한다.
4. ④ 표본 수만 크면 편향은 반드시 사라진다.

문제 10

온라인 설문에 자발적으로 응답한 100만 명을 전체 인구와 같다고 볼 수 있는가?

1. ① 100만 명이면 항상 같다.
2. ② 평균만 계산하면 동일해진다.
3. ③ 자기선택과 대표성을 검토해야 한다.
4. ④ 숫자 자료면 무조건 같다.

2과목. 데이터 처리 기술 이해

문제 11

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 분산 파일과 복제에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 복제는 장애 대응에 유리하지만 백업을 완전히 대신하지 않는다.
2. ② 메타데이터는 어떤 구조에서도 필요 없다.
3. ③ 잘못된 삭제는 복제될 수 없다.
4. ④ 복제는 저장 비용을 항상 줄인다.

문제 12

100GB를 3중 복제할 때 압축 등을 무시한 저장량은?

1. ① 약 33GB
2. ② 100GB로 고정
3. ③ 0GB
4. ④ 약 300GB

문제 13

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 MapReduce와 셔플에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 셔플은 화면 색상이다.
2. ② 노드 2배면 모든 작업이 정확히 2배 빠르다.
3. ③ 셔플은 같은 키의 자료를 모으기 위한 재분배다.
4. ④ 분산 연산에는 통신 비용이 없다.

문제 14

대부분 자료가 한 지역 키에 몰려 특정 노드만 느리다. 현상은?

1. ① 완전한 균등 분산
2. ② 반드시 메모리 누수
3. ③ 정규분포 보장
4. ④ 데이터 스큐

문제 15

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 Spark와 지연 평가에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① Spark는 디스크를 절대 쓰지 않는다.
2. ② collect는 큰 결과를 한 노드에 모으는 위험이 있다.
3. ③ collect는 자료를 더 많이 분산한다.
4. ④ 캐시에는 비용이 없다.

문제 16

수백GB 결과를 collect할 때 주된 위험은?

1. ① 잔차 0
2. ② 드라이버 메모리 부족
3. ③ 자료 자동 익명화
4. ④ 노드 무한 증가

문제 17

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 NoSQL과 CAP에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① CAP는 모든 상황에서 정확히 두 속성만 있다는 뜻이다.
2. ② NoSQL은 모든 제품에서 트랜잭션이 불가능하다.
3. ③ 분할 상황에서 일관성과 가용성의 보장 범위를 검토한다.
4. ④ 문서형은 관계를 표현할 수 없다.

문제 18

네트워크 분할 때 최신 값과 응답 보장을 함께 고민한다. 관련 개념은?

1. ① CAP
2. ② 원핫 인코딩
3. ③ 표본평균
4. ④ 색상 척도

문제 19

분산 저장·분산 컴퓨팅·클라우드에서 클라우드 서비스 모델에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① SaaS면 모든 보안 책임이 없다.
2. ② 클라우드에서도 데이터 권한과 설정 책임을 확인한다.
3. ③ 자동 확장은 언제나 무료다.
4. ④ IaaS는 완성된 문서 앱만 뜻한다.

문제 20

런타임 관리 부담을 줄이고 앱 코드를 배포하는 플랫폼을 쓴다. 모델은?

1. ① PaaS
2. ② 표본추출
3. ③ 순수 IaaS 관리만
4. ④ 군집분석

3과목. 데이터분석 기획

문제 21

분석 마스터플랜·거버넌스에서 우선순위와 실행 가능성에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 쉬운 과제는 업무 가치가 자동으로 가장 높다.
2. ② 과제 우선순위는 가치와 실행 가능성을 함께 고려한다.
3. ③ 어려운 과제가 언제나 최우선이다.
4. ④ 데이터 확보 여부는 일정과 무관하다.

문제 22

가치가 높지만 필수 데이터 수집에 6개월이 필요한 과제의 적절한 계획은?

1. ① 일정은 무조건 하루로 정한다.
2. ② 모든 과제를 영구 폐기한다.
3. ③ 데이터 없이 결과를 확정한다.
4. ④ 데이터 기반 과제를 선행하고 실행 일정을 연계한다.

문제 23

분석 마스터플랜·거버넌스에서 분석 조직 유형에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 집중형은 현업 소통이 자동으로 완벽하다.
2. ② 조직 유형은 분석 운영과 무관하다.
3. ③ 기능형에서는 부서별 중복이 절대 없다.
4. ④ 집중형은 전문 역량을 모으기 쉽지만 현업과의 연결을 관리해야 한다.

문제 24

부서마다 매출 정의가 다르고 같은 분석을 중복 수행한다. 필요한 개선은?

1. ① 공통 지표·표준과 협업 체계를 마련한다.
2. ② 부서별 결과를 검증 없이 합친다.
3. ③ 모든 데이터 정의를 삭제한다.
4. ④ 인력 이름만 바꾼다.

문제 25

분석 마스터플랜·거버넌스에서 성숙도와 준비도에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 도구 확보와 조직의 분석 활용 성숙은 같은 개념이 아니다.
2. ② 현황 진단은 개선 계획에 쓸 수 없다.
3. ③ 인력 역량은 준비도와 무관하다.
4. ④ 서버를 구매하면 분석 문화가 자동 정착된다.

문제 26

플랫폼은 있지만 현업이 분석 결과를 쓰지 않는다. 추가 점검할 부분은?

1. ① 데이터 행 수만
2. ② 활용 프로세스·책임·문화
3. ③ 서버 색상
4. ④ 파일 확장자만

문제 27

분석 마스터플랜·거버넌스에서 데이터 품질 관리에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 결측률이 낮다는 사실만으로 값의 정확성까지 보장되지는 않는다.
2. ② 적시성은 시간 정보를 삭제하는 것이다.
3. ③ 일관성은 데이터 행 수가 많다는 의미다.
4. ④ 완전성과 정확성은 언제나 같은 뜻이다.

문제 28

필수 생년월일이 전부 1900-01-01로 채워져 결측률 0%다. 올바른 평가는?

1. ① 분석 결과는 반드시 정확하다.
2. ② 검증은 불필요하다.
3. ③ 완전성 지표만 좋고 정확성·유효성을 별도로 확인해야 한다.
4. ④ 모든 품질이 완벽하다.

문제 29

분석 마스터플랜·거버넌스에서 지표·메타데이터·책임에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 모델 배포 후에는 어떤 감시도 필요 없다.
2. ② 접근 권한은 책임과 무관하다.
3. ③ 지표 이름만 있으면 정의는 필요 없다.
4. ④ 데이터 계보는 데이터가 어느 출처와 변환을 거쳤는지 추적하는 데 도움이 된다.

문제 30

매출 지표가 갑자기 달라졌다. 우선 추적할 정보는?

1. ① 분석가 별명만
2. ② 파일 용량만
3. ③ 원본·변환 규칙·기준 시점의 변경 이력
4. ④ 보고서 배경색만

4과목. 데이터분석

문제 31

추정·신뢰구간·가설검정에서 신뢰구간의 의미에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 95% 신뢰구간은 관측값 95%의 범위다.
2. ② 평균 신뢰구간은 관측값 대부분의 범위와 다른 개념이다.
3. ③ 표본 수는 구간 폭과 무관하다.
4. ④ 신뢰수준을 높이면 구간이 항상 좁아진다.

문제 32

평균 100,모표준편차 20,n=100의 정규근사 95% 평균 신뢰구간은?

1. ① 약 96.08~103.92
2. ② 80~120
3. ③ 98.04~101.96
4. ④ 60.8~139.2

문제 33

추정·신뢰구간·가설검정에서 p값에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① p=0.03이면 귀무가설이 참일 확률 3%다.
2. ② p값은 귀무가설이 참이라는 확률이 아니다.
3. ③ 통계적 유의성은 효과 크기를 자동 보장한다.
4. ④ 기각하지 못하면 두 집단이 완전히 같다고 증명한다.

문제 34

α=0.05,p=0.03일 때 일반적인 판단은?

1. ① 대립가설 확률이 97%다.
2. ② 두 집단이 완전히 같다고 증명한다.
3. ③ 귀무가설이 참일 확률이 3%라고 확정한다.
4. ④ 귀무가설을 기각한다.

문제 35

추정·신뢰구간·가설검정에서 1종·2종 오류와 검정력에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 검정력은β와 같다.
2. ② 유의수준을 낮추면 모든 오류가 무조건 동시에 줄어든다.
3. ③ 검정력은 거짓인 귀무가설을 기각할 확률이다.
4. ④ 1종 오류는 거짓인 귀무가설을 유지하는 오류다.

문제 36

β=0.2이면 검정력은?

1. ① 0.8
2. ② 1.2
3. ③ 0.2
4. ④ 0.05

문제 37

추정·신뢰구간·가설검정에서 t검정과 ANOVA에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 같은 사람 전후는 언제나 서로 독립이다.
2. ② t검정은 범주형 빈도표만 비교한다.
3. ③ ANOVA 유의는 모든 집단 쌍 차이를 증명한다.
4. ④ 같은 사람의 전후 변화는 대응 구조를 고려해야 한다.

문제 38

같은 20명의 교육 전후 점수를 비교할 때 적합한 기본 접근은?

1. ① 서로 다른 40명의 독립표본으로만 처리
2. ② 군집분석
3. ③ 무조건 카이제곱 적합도검정
4. ④ 개인별 차이의 대응표본 t검정

문제 39

추정·신뢰구간·가설검정에서 카이제곱과 비모수 검정에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 카이제곱은 연속형 평균 차이만 검정한다.
2. ② 기대도수는 검정 적용과 무관하다.
3. ③ 비모수 검정에는 어떤 전제도 없다.
4. ④ 범주형 두 변수의 독립성은 카이제곱 검정을 검토할 수 있다.

문제 40

성별과 상품 선택 범주의 관련성을 교차표로 검정한다. 기본 후보는?

1. ① 선형회귀 R²만
2. ② K-means만
3. ③ 평균에 대한 단일표본 t검정만
4. ④ 카이제곱 독립성 검정

문제 41

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 최소제곱과 잔차에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 잔차는 언제나 예측값과 같다.
2. ② 학습 잔차가 작으면 미래 오차도 반드시 작다.
3. ③ OLS는 잔차의 절댓값 합만 최소화한다.
4. ④ OLS는 잔차 제곱합을 최소화한다.

문제 42

관측값 10,예측값 8의 잔차와 제곱오차는?

1. ① 2와 4
2. ② 8과 64
3. ③ -2와-4
4. ④ 18과 324

문제 43

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 회귀계수의 해석에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 계수는 언제나 인과효과를 확정한다.
2. ② 다중회귀 계수는 다른 변수를 고정한 조건부 변화로 해석한다.
3. ③ 변수의 단위는 계수 해석과 무관하다.
4. ④ 절편은 어떤 경우에도 실제 관측 범위 안이다.

문제 44

ŷ=10+2x에서 x가 3에서 5로 바뀌면 예측값 변화는?

1. ① 6감소
2. ② 4증가
3. ③ 2증가
4. ④ 10증가

문제 45

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 R²와 수정 R²에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 검증 R²는 어떤 경우에도 음수가 불가능하다.
2. ② R²는 계수의 인과성을 증명한다.
3. ③ 변수를 추가하면 수정 R²는 언제나 증가한다.
4. ④ 학습 R² 상승만으로 일반화 성능 개선을 보장할 수 없다.

문제 46

SST=100,SSE=20인 절편 포함 회귀의 R²는?

1. ① 0.8
2. ② 5
3. ③ -0.8
4. ④ 0.2

문제 47

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 오차 가정과 진단에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 잔차 패턴은 진단에 쓸 수 없다.
2. ② 등분산은 모든 관측값이 같은 값이라는 뜻이다.
3. ③ 회귀의 정규성은 모든 x가 반드시 정규분포라는 뜻이다.
4. ④ 잔차의 깔때기 모양은 이분산 가능성을 시사한다.

문제 48

예측값이 커질수록 잔차의 퍼짐이 넓어진다. 우선 의심할 문제는?

1. ① 완벽한 등분산성
2. ② 항상 인과관계
3. ③ 이분산성
4. ④ 범주 수 부족만

문제 49

회귀분석·회귀계수·모형 진단에서 다중공선성과 규제에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 규제 강도는 시험자료 성능을 보고 매번 정해야 한다.
2. ② Lasso의 L1 규제는 일부 계수를 0으로 만들 수 있다.
3. ③ Ridge는 반드시 모든 계수를 0으로 만든다.
4. ④ 다중공선성은 언제나 y의 중복 행만 뜻한다.

문제 50

거의 같은 두 매출 변수를 넣었더니 계수 부호가 크게 바뀐다. 검토할 것은?

1. ① 범주형 변수를 무조건 숫자합산
2. ② 표 제목
3. ③ 다중공선성과 변수 구성
4. ④ 타깃을 미래값으로 교체

문제 51

다변량 분석·PCA·거리·요인분석에서 PCA의 목적에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① PCA는 반드시 정답 라벨을 사용한다.
2. ② PCA는 타깃을 사용하지 않는 선형 차원 축소 방법이다.
3. ③ 표준화 여부는 결과에 영향이 없다.
4. ④ 분산이 큰 축은 언제나 인과변수다.

문제 52

키cm와연봉원으로 PCA를 할 때 단위 차이를 줄이려면?

1. ① 표준화 후 상관구조를 검토한다.
2. ② 연봉 값에 1000을 더하기만 한다.
3. ③ 정답 라벨을 무조건 추가한다.
4. ④ 컬럼명을 바꾼다.

문제 53

다변량 분석·PCA·거리·요인분석에서 고유값과 설명분산에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 누적 설명분산은 합계가 100%를 무조건 넘는다.
2. ② 축 수는 데이터와 무관하게 항상 1이다.
3. ③ 고유값을 전체 고유값 합으로 나누면 설명분산비를 구할 수 있다.
4. ④ 고유값이 작을수록 항상 더 많은 분산을 설명한다.

문제 54

고유값이 4,1,1이면 첫 주성분의 설명분산비는?

1. ① 4/6≈66.7%
2. ② 100%
3. ③ 25%
4. ④ 4%

문제 55

다변량 분석·PCA·거리·요인분석에서 적재량과 점수에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 적재량은 관측 행 번호다.
2. ② 점수는 관측의 새 좌표이고 적재량은 변수와 축의 관계를 해석한다.
3. ③ 주성분 이름은 자동으로 인과를 증명한다.
4. ④ 축 부호가 반대면 PCA가 반드시 잘못되었다.

문제 56

PCA 후 고객별PC1·PC2 좌표를 얻었다. 이것은?

1. ① 주성분 점수
2. ② 고유값만
3. ③ 회귀 p값
4. ④ 범주형 원핫 이름만

문제 57

다변량 분석·PCA·거리·요인분석에서 거리와 표준화에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 모든 거리 정의는 항상 같은 값이다.
2. ② 변수를 1000배 해도 유클리드 거리는 같다.
3. ③ 거리는 변수의 단위와 선택한 정의에 따라 달라진다.
4. ④ 범주 코드 차이는 언제나 실제 유사성이다.

문제 58

점(0,0)과(3,4)의 유클리드·맨해튼 거리는?

1. ① 5와 25
2. ② 5와 7
3. ③ 7과 5
4. ④ 25와 7

문제 59

다변량 분석·PCA·거리·요인분석에서 요인분석과 PCA의 구분에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 요인분석은 공통 잠재요인으로 관측변수 간 관계를 설명하려 한다.
2. ② 사각 회전은 요인 간 상관을 절대로 허용하지 않는다.
3. ③ 요인 수는 관측 행 수와 항상 같다.
4. ④ PCA와 요인분석은 목적과 모형이 완전히 동일하다.

문제 60

여러 만족도 문항의 공통 잠재 차원을 해석하려 한다. 가까운 방법은?

1. ① 단일 문자 정렬
2. ② 요인분석
3. ③ 최댓값 삭제만
4. ④ 거래 롤백

문제 61

시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증에서 시계열 구성요소에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 모든 순환은 정확히 12개월이다.
2. ② 계절성은 시간 순서와 무관하다.
3. ③ 고정된 주기로 반복되는 패턴은 계절성이다.
4. ④ 장기 상승은 언제나 불규칙 성분이다.

문제 62

매년 12월 매출이 반복해서 높다. 해당 성분은?

1. ① 다중공선성
2. ② 비지도 분류
3. ③ 계절성
4. ④ 관측값 누락만

문제 63

시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증에서 약정상성과 차분에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 차분은 무조건 여러 번 할수록 좋다.
2. ② 1차 차분은 현재값에서 직전값을 뺀다.
3. ③ 정상 시계열은 모든 관측값이 같아야 한다.
4. ④ 분산이 계속 커져도 약정상성의 기본 조건을 만족한다.

문제 64

시계열 10,13,15,18의 1차 차분은?

1. ① 13,15,18
2. ② 3,2,3
3. ③ 10,3,2,3
4. ④ -3,-2,-3

문제 65

시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증에서 AR·MA·ARIMA에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① ARIMA의 d는 차분 차수다.
2. ② MA(q)는 과거 관측값의 단순 평균만 뜻한다.
3. ③ ARIMA의 d는 설명변수 개수다.
4. ④ AR은 과거 값을 전혀 사용하지 않는다.

문제 66

ARIMA(1,1,2)에서 차분 차수와 MA차수는?

1. ① 2와 1
2. ② 1과 2
3. ③ 0과 2
4. ④ 1과 1

문제 67

시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증에서 자기상관과 잔차에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① ACF는 집단별 평균 차이만 뜻한다.
2. ② PACF는 원본 데이터를 영구 삭제한다.
3. ③ 잔차의 자기상관은 남은 시간 구조를 점검하는 단서다.
4. ④ 잔차 패턴이 있어도 어떤 모형이든 무조건 충분하다.

문제 68

잔차에서 12시차 자기상관이 크게 남았다. 우선 검토할 것은?

1. ① 컬럼 색상만
2. ② 타깃 복제
3. ③ 모든 행을 무작위 섞어 시간 삭제
4. ④ 계절 구조가 충분히 반영되었는지

문제 69

시계열·정상성·ARIMA·시계열 검증에서 롤링 검증에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 시계열은 언제나 무작위 섞기가 가장 공정하다.
2. ② 예측 지평은 평가와 무관하다.
3. ③ 미래값으로 과거 결측을 채워도 예측 누수가 없다.
4. ④ 시계열 검증은 실제 예측 시점과 미래 구간을 재현해야 한다.

문제 70

1~10월로 학습해 11월을 예측하는 평가에 12월 정보를 사용하면?

1. ① 독립성이 보장된다.
2. ② 정상적인 사전 정보다.
3. ③ 미래 정보 누수다.
4. ④ 과적합이 불가능해진다.

5과목. 데이터 시각화

문제 71

시각화 디자인·구현·접근성에서 인코딩과 면적에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 공통축은 무관하다.
2. ② 반지름 2배는 면적 2배다.
3. ③ 반지름 2배는 면적 4배다.
4. ④ 3D가 언제나 가장 정확하다.

문제 72

반지름 3배면 면적은?

1. ① 3배
2. ② √3배
3. ③ 6배
4. ④ 9배

문제 73

시각화 디자인·구현·접근성에서 색상 척도에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 명목범주는 반드시 밝기 순서다.
2. ② 중심은 표시하면 안 된다.
3. ③ 발산형은 중심의 양방향 차이에 적합하다.
4. ④ 색 하나면 접근성 완료다.

문제 74

전년 대비 음수·양수 변화를 표현한다. 후보는?

1. ① 모두 같은 색
2. ② 투명도 0
3. ③ 0 중심 발산형
4. ④ 의미 없는 밝기

문제 75

시각화 디자인·구현·접근성에서 단위와 레이블에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 단위와 기준 기간은 해석의 맥락이다.
2. ② 축 이름은 무관하다.
3. ③ 겹쳐도 모두 표시한다.
4. ④ 소수점이 실제 오차를 줄인다.

문제 76

금액 100에 원·만원 표시가 없다. 문제는?

1. ① 색이 너무 정확함
2. ② 반드시 자료 오류
3. ③ 단위가 모호하다.
4. ④ 회귀계수 0

문제 77

시각화 디자인·구현·접근성에서 재현 가능한 구현에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 결측은 반드시 0이다.
2. ② 범주 순서는 무관하다.
3. ③ 제목만 같으면 정의도 같다.
4. ④ 입력과 집계 규칙이 재현에 중요하다.

문제 78

도구별 일일 매출이 다르다. 우선 비교할 것은?

1. ① 파일명 길이만
2. ② 테두리만
3. ③ 시간대·날짜 경계·취소 처리
4. ④ 글꼴만

문제 79

시각화 디자인·구현·접근성에서 접근성과 대체 정보에 대한 설명으로 옳은 것은?

1. ① 잘린 정보는 숨겨도 된다.
2. ② 정보는 호버와 색 하나에만 의존하지 않게 한다.
3. ③ 호버면 모든 환경에서 충분하다.
4. ④ 대체 텍스트는 파일명만 쓴다.

문제 80

모바일에서 호버해야 값이 보인다. 개선은?

1. ① 터치·키보드 상세와 대체표
2. ② 잘라 숨김
3. ③ 텍스트 삭제
4. ④ 색만 추가

서술형 1문항 · 20점

고객 이탈 예측을 운영에 적용하려 합니다. 데이터 누수 방지,불균형 평가,개인정보 최소화,배포 후 감시를 포함한 계획을 작성하세요. 각 항목에서 실행할 조치와 확인할 지표를 구체적으로 적으세요.

채점과 복습

틀린 문항은 선택지 표현보다 판단 기준을 다시 확인합니다. 이 모의고사는 앞 단원의 핵심 문항을 종합 복습하도록 구성했습니다. 정답을 기억했더라도 다른 선택지가 왜 틀렸는지 설명해 보세요.

범위 확인

2026년 학습 범위를 기준으로 구성했습니다. 시험 시행기관의 자격 안내·출제 기준에서 과목과 변경 공지를 확인할 수 있습니다.

예상 모의문제입니다.