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아래 프로그램을 통해 생성된 xy에 대한 설명으로 부적절한 것은?
 3-2 R 프로그래밍 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
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아래 프로그램의 실행 결과로 다음 중 적절한 것은 무엇인가?
 3-2 R 프로그래밍 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
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아래 그림과 같이 두개의 데이터 프레임 dfm1, dfm2 를 T_name 이라는 변수로 결합하고자 할 때, 사용되는 함수는 어느 것인가?
 3-2 R 프로그래밍 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
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다음 중 아래 R 코드의 결과로 적절한 것은?
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Carseats 데이터 프레임은 400개 상점에서 판매 중인 유아용 카시트의 재료이고, Sales 변수는 해당 상점에서 판매된 카시트의 수를 나타낸다. 다음 중 R 패키지에서 Sales 변수의 표준편차를 계산하기 위한 식으로 가장 부적절한 것은?
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R에서 결측값을 가리키는 것으로 가장 적절한 것은?
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R에서 y=c(1,2,3,NA)일 때 3*y의 실행 결과는?
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10368(122)
아래 R코드를 수행한 결과로 적절한 것은?
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R에서 제공하는 데이터 가공, 처리를 위한 패키지의 설명으로 가장 부적절한 것은?
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아래의 R코드가 의미하는 것은?
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R의 데이터 구조 중 2차원 목록 데이터 구조이면서 각 열이 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있는 데이터 구조로 적절한 것은?
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R의 데이터 구조와 저장형식에 관한 설명으로 가장 부적절한 것은?
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10373(117)
다음 중 아래의 R코드를 수행한 결과에 대한 설명으로 옳은 것은?
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10374(116)
다음 중 결과가 다른 R코드는?
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10375(115)
아래의 R 프로그래밍을 통해 객체 a 에 할당되는 모드가 다른 것을 고르시오.
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10376(114)
다음 중 나머지 세 개의 명령과 결과가 다른 것은?
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다음 중 연속형 변수의 경우 4분위수, 최소값, 최대값, 중앙값, 평균 등을 출력하고 범주형 변수의 경우 각 범주에 대한 빈도수를 출력하여 데이터의 분포를 파악할 수 있게 하는 함수로 적절한 것은?
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10378(112)
다음 중 아래의 프로그램을 통해 생성된 벡터 xy에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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10379(111)
다음 중 R의 데이터 구조 중 벡터에 대한 설명으로 적절한 것은?
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10380(110)
탐색적 데이터 분석의 목적은 데이터를 이해하는 것이다. 다음 중 이에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
 3-1 데이터 분석 기법 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.
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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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