빅데이터분석기사 필기
시험 직전 요약장
판단 기준과 헷갈리는 개념, 대표 예제를 짧게 확인하세요.
시공간·다변량·비정형 데이터 탐색
원래 이론 →판단 기준
지역 의 사건 수 , 노출량 또는 대상 인구 , 표시 배율 가 있을 때 조율은 다음과 같다.
지역 A의 사건이 20건, 인구가 10,000명이면 10만 명당 200건이다. 지역 B는 5건, 1,000명이므로 10만 명당 500건이다. 절대 건수는 A가 많지만 조율은 B가 높다. 다만 B처럼 분모가 작으면 비율의 변동성이 커질 수 있으므로 원 건수·분모·불확실성을 함께 제시하고 필요하면 기간 통합이나 적절한 평활을 검토한다.
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| 표현 | 적합한 질문 | 핵심 주의점 |
|---|---|---|
| 점 지도 | 사건 위치가 어디에 모이는가? | 점 겹침·지오코딩 오차 |
| 등치지역도 | 지역별 비율·지표가 어떻게 다른가? | 분모·작은 지역의 불안정성 |
| 비례기호 지도 | 지역별 절대 규모는 얼마인가? | 기호 겹침·면적 지각 |
| 밀도 표면 | 공간적 집중 경향은 어디인가? | 대역폭·경계 효과·노출량 |
| 네트워크 거리 | 도로·경로 접근성은 어떤가? | 직선거리와 실제 이동거리 차이 |
행정구역 단위와 경계 선택에 따라 패턴이 달라지는 수정 가능 지역 단위 문제(MAUP)와, 지역 수준 관계를 개인 수준에 그대로 적용하는 생태학적 오류를 구분한다.
헷갈리는 개념
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| 데이터 유형 | 인덱스·원본 단위 | 보존해야 할 구조 | 대표 누수·왜곡 |
|---|---|---|---|
| 시계열·패널 | 시각, 개체-시각 | 순서·시차·계절·개체 | 미래 통계, 무작위 분할 |
| 공간·시공간 | 좌표·영역·시각 | CRS·거리·이웃·경계 | 좌표 단위 혼용, 인접 지점 누수 |
| 고차원 | 관측치·변수군 | 스케일·공분산·변수 계보 | 다중 탐색, 전체 자료 특징 선택 |
| 텍스트 | 문서·작성자·대화·시각 | 토큰·문맥·원본 그룹 | 문서 중복, 템플릿·라벨 단어 |
| 이미지 | 촬영 대상·원본·프레임 | 해상도·채널·촬영 환경 | 근접 중복, 배경·워터마크 |
| 음성·센서 | 사람·장치·녹음 세션 | 표본화·시간 창·장치 | 겹친 창, 동일 화자·장치 누수 |
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