문제 관리

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조회 결과 목록 : 선택, 순번, 문제, 과목-장, 세부 절, 학습목표, 배점, 비기봇 해설, 핵심쇼츠강의, 관리
순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
8961(1840)
아래의 기존 월간 지표들을 활용한 2차 지표에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
5-1 분석(2단계) 자체 통과 매칭 대기 보기
8962(1839)
시각화의 구분에 대한 설명으로 적절한 것은?
5-2 시각화 방법 자체 통과 매칭 대기 보기
8963(1838)
데이터 구성 원리 중 객체지향 관점에서의 접근에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
5-1 탐색(1단계) 자체 통과 매칭 대기 보기
8964(1837)
빅데이터 시각화 디자인의 방향에 대한 설명으로 적절한 것은?
5-2 빅데이터와 시각화 디자인 자체 통과 매칭 대기 보기
8965(1836)
데이터 시각화에 대한 설명으로 적절한 것은?
5-2 시각화의 정의 자체 통과 매칭 대기 보기
8966(1835)
데이터 시각화에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
5-2 시각화의 정의 자체 통과 매칭 대기 보기
8967(1834)
디지털 환경에서 정보를 전달하는 인터렉션에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
5-2 시각화 방법 자체 통과 매칭 대기 보기
8968(1833)
빅데이터 시각화에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
5-2 빅데이터와 시각화 디자인 자체 통과 매칭 대기 보기
8969(1832)
다음 중 나머지와 이용 목적이 다른 기법은?
4-5 데이터 마이닝 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
8970(1831)
아래에서 설명하고 있는 통계적 분석 방법으로 가장 적절한 것은?
4-4 주성분 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8971(1830)
다음 중 범주형 자료의 동일성 검정에서 기대도수와 관측도수의 차이가 카이제곱 검정의 결과에 미치는 영향을 해석한 것으로 가장 적절한 것은?
4-4 통계분석 방법론 자체 통과 매칭 대기 보기
8972(1829)
아래는 200개의 특정 제품의 sales(단위 : 1천개)와 TV, Radio, Newspaper 광고예산(단위 : 1천 달러)으로 설명하기 위한 회귀분석 결과이다. 다음 중 아래에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
4-4 고급회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8973(1828)
k-평균법(k-means)에서 원천 데이터의 분포를 유지하면서 수행할 수 있는 정규화 방법으로 가장 적절한 것은?
4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8974(1827)
다음 중 입력층이 직접 출력층에 연결되는 단층신경망(Single Layer Neural Network)에서 로지스틱 회귀모형과 작동원리가 유사하도록 하는 활성함수로 가장 적절한 것은?
4-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8975(1826)
연관규칙 분석에서 향상도에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
4-5 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
8976(1825)
A 지역에 거주하고 있는 시민 2,500명을 단순임의추출법으로 추출해 성별, 최종 학력, 나이, 월 급여를 조사하였다. 다음 중 분석 목적과 분석 방법이 연결된 것으로 적절하지 않은 것은?
4-4 통계분석 방법론 자체 통과 매칭 대기 보기
8977(1824)
프랜차이즈 정비회사에서는 고객서비스 향상을 위하여 차종별 수리 보고서 데이터를 분석하여 차량정비에 소요되는 시간을 예측하려고 한다. 적절한 분석 기법은?
4-5 데이터 마이닝 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
8978(1823)
Default 데이터셋은 10000명의 신용카드 고객에 대한 카드대금 연체여부(default=Yes(=2)/No(=1)), 카드 대금납입 후 남은 평균 카드잔고(Balance), 연봉(Income), 학생여부(student=Yes/No)를 포함한다. 아래는 연체 가능성을 모형화하기 위한 로지스틱 회귀분석 결과이다. 다음 중 유의수준 0.05하에서 아래에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
4-4 고급회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8979(1822)
다음 중 의사결정나무모형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
4-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8980(1821)
앙상블 모형 중 부스팅(Boosting)은 정확도가 높지만 계산 시간이 오래 소요되는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 Leaf-Wise Tree Growth 기법을 사용하여 성능은 유지하면서 계산속도를 높인 기법으로 가장 적절한 것은?
4-5 앙상블 기법 자체 통과 매칭 대기 보기

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