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8121(297)
아래 거래 전표에서 연관 규칙 “A→B”의 향상도는 얼마인가?(소수점 첫째자리에서 반올림)
 3-5 연관성 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8122(296)
아래는 쇼핑몰의 거래내역이다. 연관 규칙 “우유 → 커피”에 대한 지지도(Support)는 얼마인가?
 3-5 연관성 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8123(295)
다음 중 R에서 연관성 분석을 위해 apriori함수를 활용하여 연관 규칙을 생성하였다. 다음 중 생성된 연관 규칙을 보기 위해 사용되는 함수로 가장 적절한 것은?
 3-5 연관성 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8124(294)
다음 중 이상값 자료에 민감한 k-평균 군집의 단점을 보완하기 위해 평균 대신 사용되는 것으로 적절한 것은?
 3-5 연관성 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8125(293)
다음 중 연관성 분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-5 연관성 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8126(292)
nci.data는 64개 암세포주에 대한 6830개 유전자 microarray 데이터이다. 아래는 이 자료를 이용한 군집분석 결과이다. 다음 중 아래 결과에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-5 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8127(291)
다음 중 자기조직화지도(Self-Organizing Maps, SOM)에 대한 것으로 옳은 것은?
 3-5 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8128(290)
다음 군집화 방법 중 DBSCAN, DENCLUE 기법 등 임의적인(Arbitrarity) 모양의 군집 탐색에 가장 효과적인 방법은?
 3-5 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8129(289)
아래는 k-평균 군집을 수행하는 절차를 단계별로 기술한 것이다. 다음 중 k-평균 군집 수행 절차로 가장 올바른 것은?
 3-5 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8130(288)
k-평균 군집으로 대표되는 비계층적 군집 방법에서는 군집의 개수인 k를 미리 정해주어야 한다. 다음 중 군집수를 정하는 데 활용할 수 있는 그래프로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 3-5 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
8131(287)
아래는 22개의 미국 전투기에 대한 4개의 변수 값을 사용한 군집분석의 결과이다. 이에 대한 설명 중 부적절한 것은?
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8132(286)
비계층적 군집 방법의 기법인 k-means Clustering의 경우 이상값(Outlier)에 민감하여 군집 경계의 설정이 어렵다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 등장한 비계층적 군집 방법으로 가장 적절한 것은?
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8133(285)
SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 부적절한 것은?
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8134(284)
군집분석에서는 관측값들이 얼마나 유사한지 또는 유사하지 않은지를 측정할 수 있는 측도가 필요하다. 다음 중 유사도 측도에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
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8135(283)
다음 중 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬화하여 지도의 형태로 형성화하는 클러스터링 방법으로 적절한 것은?
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8136(282)
K-means 군집분석에 대한 설명으로 틀린 것은?
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8137(281)
군집분석은 비지도학습 기법 중 하나로 사전 정보 없이 자료를 유사한 대상끼리 묶는 방법이다. 다음 중 군집분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
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8138(280)
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?
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8139(279)
다음 중 k-means 군집의 단점으로 가장 부적절한 것은?
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8140(278)
계층적 군집방법은 두 개체(또는 군집) 간의 거리(또는 비유사성)에 기반하여 군집을 형성해 나가므로 거리에 대한 정의가 필요한데, 다음 중 변수의 표준화와 변수 간의 상관성을 동시에 고려한 통계적 거리로 적절한 것은?
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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?
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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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