2026 빅데이터분석기사 실기 모의고사 2회 | 작업형1·2·3 — 데이터·풀이

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2026 빅데이터분석기사 실기 모의고사 2회 | 작업형1·2·3 — 데이터·풀이

실기 · 작업형 모의고사

실기 종합 모의고사 2회

180분 · 작업형 1·2·3

작업형 1은 데이터 처리의 수치 결과,작업형 2는 예측 제출파일,작업형 3은 통계량·p값·판단을 작성합니다. 각 원본 ZIP의 폴더를 분리해 파일명이 섞이지 않도록 하세요.

구역수행 내용완성 기준
전처리결측·이상값·집계기준과 결과 검산
모형분할·학습·예측누수 방지·제출 형식
통계·해석가설·통계량·p값방향·보정·업무 해석

작업형 1 · IQR 이상값·상한 절단·영향 비교

아래 원본 파일을 열고 해설을 접은 상태에서 작업합니다. 각 작업을 수행한 뒤 풀이와 결과를 대조하세요.

2026-빅데이터분석기사-iqr-실습.zip

작업 1. 사분위수

선형 보간 방식의 25%·75% 분위수를 구하세요.

채점 기준·풀이

Q1=12.75,Q3=16.5

정렬 자료 8개의 위치를 보간합니다. 도구별 기본 분위수 정의를 확인하세요.

작업 2. 경계

1.5IQR 하한·상한을 구하세요.

채점 기준·풀이

IQR3.75,하한 7.125,상한 22.125

12.75-5.625와 16.5+5.625입니다.

작업 3. 후보

경계를 벗어난 id를 찾으세요.

채점 기준·풀이

id8의 100

후보라는 사실만으로 입력 오류라고 확정하지 않습니다.

작업 4. 삭제 결과

후보 행을 제외한 평균을 구하세요.

채점 기준·풀이

98/7=14

남은 값 10+12+13+14+15+16+18=98입니다.

작업 5. 절단 결과

100을 상한 22.125로 바꾼 평균을 구하세요.

채점 기준·풀이

120.125/8=15.015625

삭제와 달리 행 수 8을 유지합니다. 원래 평균 24.75와 비교합니다.

작업 6. 선택 근거

고액 거래가 실제 유효한 값이면 무조건 삭제해도 되는지 설명하세요.

채점 기준·풀이

업무 의미와 분석 목적을 확인한 뒤 결정

삭제·절단은 분포와 목표를 바꿀 수 있으므로 영향과 이유를 기록합니다.

작업형 2 · 작업형 2 회귀모형·오차·예측 제출

아래 원본 파일을 열고 해설을 접은 상태에서 작업합니다. 각 작업을 수행한 뒤 풀이와 결과를 대조하세요.

2026-빅데이터분석기사-regression-실습.zip

작업 1. 타깃 확인

train의 target을 분리하고 id를 입력에서 제외하세요.

채점 기준·풀이

train240행·test60행

test에는 target이 없습니다. 식별자와 예측변수를 구분합니다.

작업 2. 검증 분리

80:20 분할과 시드 42를 사용하세요.

채점 기준·풀이

학습 192행·검증 48행

검증 자료와 최종 test는 역할이 다릅니다.

작업 3. 기준모형

학습 타깃의 평균을 모든 검증 행에 예측하고 RMSE를 구하세요.

채점 기준·풀이

평균 예측을 기준선으로 비교

복잡한 모형이 기준선을 개선하는지 확인합니다.

작업 4. 모형 평가

전처리와 랜덤포레스트 회귀를 연결해 RMSE·MAE를 비교하세요.

채점 기준·풀이

RMSE=√MSE,MAE=평균 절대오차

설정은 검증으로 고르고 학습 점수만 비교하지 않습니다.

작업 5. 최종 예측

전체 train으로 재적합해 test60행을 예측하세요.

채점 기준·풀이

60개의 유한한 수치

회귀 예측은 0~1 확률이 아닙니다. 임의 정수화하지 않습니다.

작업 6. 저장·검산

id·target 두 열로 저장하고 행 수·키·결측을 검사하세요.

채점 기준·풀이

60행·id 일치·예측 결측 0

index=False로 원하지 않는 추가 열을 막습니다.

작업형 3 · 작업형 3 OLS 회귀·계수 검정·잔차

아래 원본 파일을 열고 해설을 접은 상태에서 작업합니다. 각 작업을 수행한 뒤 풀이와 결과를 대조하세요.

2026-빅데이터분석기사-ols-실습.zip

작업 1. 가설

기울기에 대한 양측 검정 가설을 쓰세요.

채점 기준·풀이

H0:β1=0,H1:β1≠0

계수 전체가 아니라 기울기를 검정합니다.

작업 2. 계수

절편과 기울기를 추정하세요.

채점 기준·풀이

절편 1.2142857,기울기 1.9523810

평균x4.5,평균y10,Sxx42,Sxy82이므로 기울기 82/42와 절편 10-4.5×기울기를 계산합니다.

작업 3. 검산

예측값과 잔차를 구해 잔차 합과 SSE를 확인하세요.

채점 기준·풀이

잔차 합은 수치 오차 수준의 0,SSE≈3.9047619

SSE는 잔차 제곱합입니다. 출력 수치를 원자료에 대입해 대조합니다.

작업 4. 유의성

기울기 t값·p값·자유도를 출력하세요.

채점 기준·풀이

자유도 6,코드의 기울기 행에서 확인

표본 8개에서 절편과기울기 2개를 추정하므로 잔차 자유도 6입니다.

작업 5. 구간

x=6에서 평균 반응 신뢰구간과 새 관측 예측구간을 비교하세요.

채점 기준·풀이

같은 수준에서 관측 예측구간이 더 넓다.

새 관측의 개별 오차가 추가됩니다.

작업 6. 해석

유의한 양의 계수가 인과효과를 증명하는지 쓰세요.

채점 기준·풀이

아니다. 설계와 교란을 확인한다.

회귀 관계·추론·인과의 범위를 구분합니다.

작업형 1 · 시계열 차분·나이브·롤링 검증

아래 원본 파일을 열고 해설을 접은 상태에서 작업합니다. 각 작업을 수행한 뒤 풀이와 결과를 대조하세요.

2026-빅데이터분석기사-timeseries-실습.zip

작업 1. 차분

전체 1차 차분을 구하세요.

채점 기준·풀이

3,2,3,2,3,2,3

첫 관측에는 이전 값이 없습니다.

작업 2. 분할

1~6월 학습과 7~8월 검증을 나누세요.

채점 기준·풀이

학습 6행·검증 2행

무작위로 섞지 않고 미래 예측을 재현합니다.

작업 3. 고정 원점

6월값 23을 7~8월 모두 예측하는 나이브 MAE를 구하세요.

채점 기준·풀이

3.5

오차 2·5의 평균입니다.

작업 4. 롤링 원점

7월 실제값을 관찰한 뒤 8월을 예측하는 한 단계 MAE를 구하세요.

채점 기준·풀이

2.5

23→25,25→28의 오차 2·3을 평균합니다.

작업 5. 드리프트

학습 평균 차분 2.6으로 7월·8월을 예측하세요.

채점 기준·풀이

25.6과 28.2

(23-10)/5=2.6을 지평별로 더합니다.

작업 6. 정책 비교

고정 원점과 롤링 원점을 같은 평가로 보면 안 되는 이유는?

채점 기준·풀이

관측 가능한 정보와 예측 지평이 다르다.

각 시점의 실제값 갱신 가능 여부를 명시합니다.

종합 제출물

  • 전처리·모형·검정 코드
  • 작업형 2 id와 예측값의 제출 CSV
  • 통계량·p값·귀무가설 판단과 해석
  • 분리 기준·시드·전처리 모수·검증 결과

범위 확인

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

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단원별 객관식

실습

필기 모의고사

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