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9041(1760)
분석 도구를 이용한 시각화 구현에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 5-3 시각화 구현 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
9042(1759)
시각화 플랫폼에 대한 설명 중 적절하지 않은 것은?
 5-3 시각화 구현 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
9043(1758)
빅데이터 시각화 영역에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 5-2 빅데이터와 시각화 디자인 자체 통과 매칭 대기 보기
9044(1757)
D3.js의 함수와 그 특징의 연결이 가장 적절한 것은?
 5-3 라이브러리 기반의 시각화 구현 : D3.js 자체 통과 매칭 대기 보기
9045(1756)
아래 그래프는 네임보이저에서 공개하는 100년이 넘는 아기 이름 데이터베이스를 시각화한 것이다. 아래와 같은 시각화 그래프에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 5-2 시각화 방법 자체 통과 매칭 대기 보기
9046(1755)
정보 디자인의 빅데이터 시각화 영역에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 5-2 시각화 프로세스 자체 통과 매칭 대기 보기
9047(1754)
시각화 도구 R을 이용해 시각화 그래프를 구현하고자 한다. 이 때 사용가능한 명령어로 가장 부적절한 것은? (단, /는 enter의 의미로 사용되었다.)
 5-3 분석 도구를 이용한 시각화 구현 : R 자체 통과 매칭 대기 보기
9048(1753)
인사이트의 발전과 확장에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 5-1 활용(3단계) 자체 통과 매칭 대기 보기
9049(1752)
다음 중 사회연결망 분석 시, 한 노드에 직접적으로 연결된 노드들의 합으로 얻어지며, 한 노드에 얼마나 많은 노드들이 관계를 맺고 있는지를 기준으로 그 노드가 중심에 위치하는 정도를 계량화한 것은?
 4-6 사회연결망 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9050(1751)
다음 중 사회연결망 분석에서 행과 열에 다른 개체가 배열되어 있는 매트릭스로 적절한 것은?
 4-6 사회연결망 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9051(1750)
아래는 순대와 떡볶이의 거래 관계를 나타낸 표로, 순대/떡볶이는 순대/떡볶이를 포함하는 거래 수를 의미하고 (순대)/(떡볶이)는 순대/떡볶이를 포함하지 않은 거래 수를 의미한다. 아래 표에서 순대 구매와 떡볶이 구매에 대해 설명한 것으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 4-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9052(1749)
다음 중 데이터의 정제, 통합, 선택, 변환의 과정을 거쳐 구조화된 단계로 R의 텍스트마이닝 패키지인 tm에서 문서를 관리하는 기본 구조를 의미하는 것은 무엇인가?
 4-6 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
9053(1748)
다음 대표적인 밀도기반 군집분석 방법인 DBSCAN에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 4-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9054(1747)
아래는 모델 성능 평가에 관한 내용이다. 다음 중 모델 성능 평가 기법들에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 4-5 데이터 마이닝 개요 자체 통과 매칭 대기 보기
9055(1746)
다음 중 텍스트 마이닝에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 4-6 텍스트 마이닝 자체 통과 매칭 대기 보기
9056(1745)
다음의 headsize 데이터는 25개 가구에서 첫 번째와 두 번째 성인 아들의 머리길이와 머리둘레를 보여준다. 아래의 행렬도는 headsize데이터를 사용하여 주성분 분석을 한 결과이다. 이에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 4-4 주성분 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9057(1744)
다음 중 의사결정나무의 특성으로 가장 부적절한 것은?
 4-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9058(1743)
아래의 attitude는 어떤 금융회사 내 30개의 부서에 관한 사원들의 평가를 수집한 데이터로 각 변수는 하나의 설명항목을 나타내고 그 값은 부서에 대한 사원들의 평가 점수를 나타낸다. 다음은 데이터프레임 attitude에 R 명령을 수행시킨 결과이다. 설명이 가장 부적절한 것은?
 4-4 통계분석 방법론 자체 통과 매칭 대기 보기
9059(1742)
다음 중 주성분 분석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 4-4 주성분 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
9060(1741)
단층신경망인 퍼셉트론(perceptron)에서 최종 목표값(Target value)은 활성함수에 의해 결정되는데 다양한 활성함수 중 출력값이 여러 개로 주어지고, 목표치가 다범주인 경우 각 범주에 속할 사후확률을 제공하는 함수는 무엇인가?
 4-5 인공신경망분석 자체 통과 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?
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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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