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21(10273)
다음 중 k-평균 군집에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
22(10272)
다음 중 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
23(10271)
다음 중 계층적 군집분석의 연결법(Linkage Method)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
24(10270)
다음 중 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
25(10269)
다음 중 서포트벡터머신(SVM)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
26(10268)
두 클래스 간 마진을 최대화하는 초평면을 찾는 방법론으로 고차원 공간에서도 커널 트릭을 활용해 선형적으로 분리 가능한 형태로 변환하여 분리문제를 해결하는 방법론은 무엇인가?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
27(10267)
다음 중 의사결정나무(Decision Tree)의 학습 원리와 과적합 제어 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
28(10266)
다음은 고객 이탈 여부를 예측하기 위해 로지스틱 회귀모형을 구축하고 성능을 평가한 결과에 대한 설명이다. 이에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
29(10265)
어떤 기업이 고객의 이탈 여부(이탈=1, 유지=0)를 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다.독립변수 중 월 이용 요금(X₁)의 회귀계수 추정값이 0.7로 유의하게 나타났다.이에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
30(10264)
다음 중 비모수검정에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 비모수 통계 자체 통과 매칭 대기 보기
31(10263)
다음 중 자료 유형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
32(10262)
다음 중 시계열 예측 오차 지표에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
33(10261)
다음 중 주성분 분석(PCA)의 결과 해석과 주성분 개수 결정에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
34(10260)
다음 중 주성분분석(PCA)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 다변량 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
35(10259)
신기술 도입 공정과 기존 공정의 불량 발생 비율이 각각 0.02, 0.08로 주어졌을 때, 이를 바탕으로 계산한 상대위험도(Relative Risk, RR)와 승산비(Odds Ratio, OR)의 조합으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 범주형 자료 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
36(10258)
다음 중 회귀분석 결과의 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
37(10257)
어떤 다중회귀모형에서 전체 F-검정은 유의하였으나, 개별 회귀계수의 t-검정은 대부분 유의하지 않았고 VIF 값은 15 이상으로 나타났다. 이에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
38(10256)
다음 중 회귀분석에서 다중공선성(multicollinearity)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
39(10255)
결정계수 \(𝑅^2\)에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
 3-2 회귀 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
40(10254)
다음 중 지도학습(supervised learning)에 해당하지 않는 기법은 무엇인가?
 3-1 분석 모형 구축 자체 통과 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
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1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
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