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5561(6294)
하향식 데이터 분석 기획에서 문제 탐색 단계에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
2-1 분석 과제 발굴 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5562(6293)
데이터 분석 준비 시 고려 해야할 사항 중 중요도가 가장 낮은 것은 무엇인가?
 2-1 분석 기획 방향성 도출 자체 통과 매칭 대기 보기
5563(6292)
인문학 열풍 중 최근 사회경제적 환경의 변화가 아닌 것은?
 1-3 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 자체 통과 매칭 대기 보기
5564(6291)
빅데이터와 데이터 사이언스의 미래를 위한 외부 환경적 측면에서 인문학의 열풍의 원인을 설명한 것 중 옳지 않은 것은?
 1-3 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5565(6290)
빅데이터 활용 시 빈번하게 발생하는 문제인 데이터의 오용의 해결방법으로 적절한 것은 무엇인가?
 1-2 위기요인과 통제방안 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5566(6289)
다음 중 빅데이터 분석 활용의 효과로 가장 적절하지 않은 것은?
 1-2 빅데이터의 가치와 영향 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5567(6284)
아래의 SQL 함수 중 그룹함수를 적용해서 나온 결과값 중 원하는 조건에 부합하는 자료만 산출 할 때 사용하는 함수는?
 1-1 데이터베이스 활용 자체 통과 매칭 대기 보기
5568(6283)
데이터베이스의 특징으로 가장 부적절한 것은?
1-1 데이터베이스 정의와 특징 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5569(6282)
아래의 거래 내역에서 연관규칙 사과 → 딸기에 대한 향상도로 옳은 것은?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5570(6281)
DBSCAN은 군집분석에 사용되는 알고리즘이다. 이와 관련하여 설명이 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5571(6280)
다음은 혼합모델을 추정하는 과정에서 사용된 EM 알고리즘의 수렴 그래프이다. 이 그래프를 해석한 결과로 가장 적절한 것은?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5572(6279)
거리를 이용하여 데이터 간 유사도를 측정할 수 있는 척도는 데이터의 속성과 구조에 따라 적합한 것을 사용해야 한다. 다음 중 유사도 측도에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5573(6274)
다음은 의사결정나무의 가지를 분류하는 기준인 지니지수에 대한 설명이다. 보기 중 설명이 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-5 의사결정나무 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5574(6273)
로지스틱 회귀모형은 독립변수(x)와 종속변수(y) 사이의 관계를 설명하는 모형으로서 종속변수가 범주형(y=0 또는 y=1)값을 갖는 경우에 사용하는 방법이다. 다음 중 로지스틱 회귀모형에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5575(6272)
다음은 두 붓꽃의 꽃받침 길이를 setosa와 versicolor로 종을 구분하여 분류 분석을 시행한 이항 로지스틱 회귀 모델이다. 이 모델을 해석한 것으로 옳지 않은 것은?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5576(6271)
다음 오분류표를 참고하여 민감도를 나타낸 계산식은 무엇인가?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5577(6270)
모형을 개발하여 운영상황에서 실제 테스트를 할 때 모형 개발 데이터를 통해서는 높은 적중률을 보이지만 테스트 데이터에서는 적중률이 떨어져 적중률을 유지하지 못하는 것을 무엇이라고 하는가?
3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5578(6262)
아래는 4개의 변수를 가진 데이터프레임에서 주성분분석(PCA) 결과이다. 첫 번째 주성분 식으로 가장 적절한 것은?
 3-4 주성분분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5579(6261)
주성분분석은 차원의 단순화를 통해 서로 상관되어 있는 변수들 간의 복잡한 구조를 분석하는 것이 목적이다. 다음 중 주성분분석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 주성분분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5580(6260)
시계열의 요소분해법은 시계열 자료가 몇 가지 변동들의 결합으로 이루어져 있다고 보고 변동요소별로 분해하여 쉽게 분석하기 위한 것이다. 다음 중 분해 요소에 대한 설명이 부적절한 것은?
 3-4 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
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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.
비기봇 해설
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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