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121(13838)
다음 변수별 요약 통계량(summary) 결과에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
122(13837)
다음 중 최빈값(mode)의 특성에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
123(13836)
다음 중 데이터 전처리 과정에서 파생변수 생성 방법으로 보기 어려운 것은?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
124(13835)
다음 중 이항 로지스틱 회귀모형에서 설명변수 X와 종속변수 간 관계에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
125(13834)
다음 중 이산형 확률변수가 따르는 분포로 가장 적절한 것은?
 2-3 기술통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
126(13833)
다음 중 군집의 개수를 사전에 지정해야 하는 군집화 기법으로 가장 적절한 것은?
 3-3 군집 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
127(13832)
다음 중 다중선형회귀모형에서 설명변수 선택의 적절성을 평가하는 지표로 가장 적절한 것은?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
128(13831)
다음 중 K-폴드 교차검증(K-fold Cross Validation)을 수행하는 주된 이유로 가장 적절한 것은?
 4-1 분석모형 평가 자체 검수중 매칭 대기 보기
129(13830)
다음 공분산 행렬에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 2-2 데이터 탐색 기초 자체 검수중 매칭 대기 보기
130(13829)
4개의 범주를 갖는 범주형 설명변수 8개와 절편을 포함한 선형회귀모형에서, 각 변수는 기준 범주를 설정하여 더미 변수로 변환할 때 필요한 회귀계수의 총 개수는?
 3-2 회귀 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
131(13828)
다음 중 순환신경망에서 장기 의존성 문제를 완화하기 위해 리셋 게이트와 업데이트 게이트를 사용하는 모델은?
 3-4 순환신경망 자체 검수중 매칭 대기 보기
132(13827)
다음 중 데이터 분석 절차에서 모델링 단계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 3-1 분석 모형 구축 자체 검수중 매칭 대기 보기
133(13826)
범주형 변수를 0과 1로 구성된 여러 변수로 변환한 인코딩 방식으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-1 분석 변수 처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
134(13825)
다음 중 서포트 벡터 머신(SVM)에서 커널 함수의 기능에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
135(13824)
다음 중 인공신경망 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위한 기법으로 보기 어려운 것은?
 3-4 인공신경망 자체 검수중 매칭 대기 보기
136(13823)
다음 중 인과 분석(Causal Analysis)의 수행 목적에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 2-3 추론통계 자체 검수중 매칭 대기 보기
137(13822)
다음 중 앙상블 학습 기법인 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)의 특성에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 분류 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
138(13821)
다음 중 데이터 전처리 단계에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
 2-1 데이터 전처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
139(13820)
다음 중 데이터 정제 과정에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 2-1 데이터 전처리 자체 검수중 매칭 대기 보기
140(13819)
다음 중 설문조사 자료에서 거주 지역과 같은 명목형 범주 변수에 결측값이 존재할 경우의 처리 방법으로 가장 적절한 것은?
 2-1 데이터 전처리 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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