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5741(6082)
통계적 추론은 표본 데이터를 통해 모집단의 특성을 유추하는 과정이다. 다음 중 통계적 추론에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5742(6081)
과대적합(Overfitting)은 모델이 지나치게 복잡해져 데이터에 최적화될 때 발생하는 문제이다. 다음 중 과대적합에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5743(6080)
회귀분석에서 변수 선택법은 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 다음 중 변수 선택법에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5744(6079)
아래는 피자와 햄버거의 거래 관계를 나타낸 표로, Pizza/Hamburgers는 피자/햄버거를 포함하는 거래수를 의미하고, (Pizza)/(Hamburgers)는 피자/햄버거를 포함하지 않은 거래 수를 의미한다. 아래 표에서 피자 구매와 햄버거 구매에 대한 설명으로 적절한 것을 고르시오.
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
5745(6078)
앙상블 모형은 여러 예측 모형을 결합하여 성능을 개선하는 기법이다. 다음 중 앙상블 모형에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
 3-5 앙상블분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5746(6077)
다음 중 의사결정 나무의 학습 방법에 대한 설명으로 부족한 것을 고르시오.
 3-5 의사결정나무 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5747(6076)
SOM(Self-Organizing Map)은 고차원 데이터를 저차원의 맵으로 변환하여 데이터 시각화를 지원하는 비지도 학습 기법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5748(6075)
다음 중 주성분 회귀분석에 대한 설명으로 부적절한 것을 고르시오.
 3-4 주성분분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5749(6074)
아래 데이터 셋은 두 사람의 키와 앉은 키 데이터 이다. 두 사람의 키 데이터의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하시오.
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5750(6073)
아래 정보를 바탕으로, 질병을 진단받은 사람이 실제로 질병을 가지고 있을 확률을 계산하시오.
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5751(6072)
연관규칙 분석은 품목 간 관계를 분석하는 데 사용된다. 다음 중 연관규칙 분석의 단점으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5752(6071)
k-means 군집화는 데이터를 그룹으로 나누는 데 자주 사용되는 알고리즘이다. 다음 중 k-means 군집화의 단점으로 부적절한 것은?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5753(6070)
아래 오분류표에서 재현율(Recall)을 계산한 것으로 옳은 것을 고르시오.
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5754(6069)
다음 중 아래 오분류표를 이용하여 F1 값을 계산한 것으로 옳은 것은?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5755(6068)
주성분분석(PCA)은 데이터를 변형하는 분석 기법 중 하나이다. 다음 중 주성분분석에 대한 설명으로 적절한 것은?
 3-4 주성분분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5756(6067)
표본조사는 모집단의 특성을 파악하기 위해 일부를 추출하여 조사하는 방법이다. 다음 중 표본조사에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5757(6066)
신경망 모형에서 입력 데이터를 다음 층으로 어떻게 전달할지 결정하는 중요한 함수가 있다. 다음 중 해당 함수로 가장 적절한 것은?
 3-5 인공신경망분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5758(6065)
아래는 근로자의 임금 등에 대한 데이터에 대한 분석 결과이다. 다음 중 아래 자료에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것을 고르시오.
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
5759(6064)
스피어만 상관계수는 데이터를 활용하여 변수 간의 상관관계를 측정하는 방법이다. 다음 중 스피어만 상관계수를 계산할 때 주로 사용하는 데이터의 척도는 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
5760(6063)
평활법(Smoothing Method)은 시계열 데이터를 조정하여 패턴을 분석하고 예측하는 데 사용된다. 다음 중 평활법에 대한 설명으로 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.
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