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761(13198)
다음 중 박스-콕스 변환(Box-Cox Transformation)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
762(13197)
다음은 표본평균의 분포에 대한 설명이다. 이 중 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
763(13196)
다음은 통계적 가설검정에서 사용되는 개념에 대한 설명이다. 이에 해당하는 것으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-3 추론통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
764(13195)
다음 중 평균에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
765(13194)
다음 중 모집단을 여러 집단으로 구분한 후, 각 집단이 모집단을 대표하도록 표본을 추출하는 방법은 무엇인가?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
766(13193)
다음 중 변수 스케일링(Feature Scaling)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 데이터 전처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
767(13192)
다음 중 주성분 분석(PCA)을 활용한 차원 축소에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 다변량 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
768(13191)
다음 중 좋은 추정량의 성질에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-3 추론통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
769(13190)
다음 중 소수 클래스 데이터의 특징을 반영하여 새로운 데이터를 생성함으로써 클래스 불균형을 완화하는 기법은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
770(13189)
다음 중 결측값 대치 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 데이터 전처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
771(13188)
평균이 각각 4, 9인 두 확률변수 X, Y가 포아송분포를 따르고 서로 독립일 때, X+Y의 기댓값과 분산으로 옳은 것은?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
772(13187)
다음은 변수 선정 기법에 대한 설명이다. 이에 해당하는 기법으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
773(13186)
다음 중 사분위수에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
774(13185)
다음 중 상관계수에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
775(13184)
다음 중 중심극한정리에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
776(13183)
다음 중 이상치 탐지 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 데이터 전처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
777(13182)
다음 중 차원 축소(Dimensionality Reduction)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
778(13181)
다음은 한 쇼핑몰에서 고객의 구매 금액을 원화 기준으로 측정한 데이터이다. 이에 해당하는 측정 척도로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
779(13180)
다음 중 모수적 방법과 비모수적 방법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-2 비모수 통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
780(13179)
다음 중 하나의 변수에 대한 분포 형태와 대칭성, 이상치를 동시에 파악하는 데 가장 적합한 시각화 방법은 무엇인가?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 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.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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