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61(12488)
ROC 곡선(ROC Curve)과 AUC에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 검수중 매칭 대기 보기
62(12487)
데이터마이닝 기법에 대한 설명 중 다음 빈칸 (A)와 (B)에 들어갈 내용으로 가장 적절한 것은?
 3-5 데이터 마이닝의 개요 자체 검수중 매칭 대기 보기
63(12486)
다음은 네 개의 제품 A, B, C, D에 대해 소비자가 느끼는 비유사성을 바탕으로 MDS를 수행한 결과에 대한 설명이다. 가장 적절한 것은?
 3-4 다차원 척도법 자체 검수중 매칭 대기 보기
64(12485)
다음 설명의 빈칸에 들어갈 용어로 가장 적절한 것은?
 3-4 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
65(12484)
다음 설명의 참·거짓을 순서대로 바르게 나열한 것은?
 3-4 시계열 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
66(12483)
다음은 R 내장 데이터 mtcars를 이용해 회귀분석을 수행한 결과이다. 해석으로 옳지 않은 것은?
 3-4 회귀분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
67(12482)
다음 설명 중 옳은 것을 모두 고른 것은?
 3-4 회귀분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
68(12481)
단순선형회귀분석에서 설명변수가 1개인 경우, 모형 전체의 유의성을 검정하는 F통계량은 기울기 회귀계수의 t통계량과 다음과 같은 관계를 갖는다. ( )안에 들어갈 값으로 가장 적절한 것은?
 3-4 회귀분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
69(12480)
피어슨 상관계수에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-4 통계 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
70(12479)
모평균에 대한 양측검정에서 유의수준 5%를 적용하였다. 이때 귀무가설의 모평균 값이 95% 신뢰구간에 포함되지 않는 경우, 이에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-4 통계 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
71(12478)
자료 x를 y=ax+b로 선형변환할 때, 통계량에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? (단, a > 0)
 3-4 통계 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
72(12477)
다음 중 R의 summary() 결과와 상자그림 해석에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-4 통계 분석 자체 검수중 매칭 대기 보기
73(12476)
확률분포에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 검수중 매칭 대기 보기
74(12475)
다음 중 확률변수 X의 분산 Var(X)을 구하는 공식으로 가장 적절한 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 검수중 매칭 대기 보기
75(12474)
어떤 기업의 고객센터에는 하루 평균 30건의 문의가 접수된다. 일정한 시간 동안 접수되는 문의 건수를 확률변수로 볼 때, 가장 적절한 분포는?
 3-4 통계분석의 이해 자체 검수중 매칭 대기 보기
76(12473)
다음 중 오차의 유형이 나머지와 다른 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 검수중 매칭 대기 보기
77(12472)
어떤 기업에서 자사 화장품에 대한 만족도 조사를 수행하기 위해 표본을 추출하고자 한다. 다음 중 각 조사 상황에 적용된 표본추출 방법의 연결이 가장 부적절한 것은?
 3-4 통계분석의 이해 자체 검수중 매칭 대기 보기
78(12471)
고객 데이터의 나이 변수에서 250세라는 값이 발견되었다. 이상값 처리 방향으로 가장 적절한 것은?
 3-3 데이터 탐색 자체 검수중 매칭 대기 보기
79(12470)
Z-score를 이용한 이상값 탐색에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
 3-3 데이터 탐색 자체 검수중 매칭 대기 보기
80(12469)
결측값 처리 방법 중 평균대치법(Mean Imputation)에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-3 데이터 탐색 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.
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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