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1661(8533)
아래 빈칸에 들어갈 적절한 내용은 무엇인가?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1662(8532)
100개의 공 중, 흰 공이 30개, 검은 공이 70개 있다. 비복원 무작위추출 방법으로 10개의 공을 뽑을 때, 특정 흰색 공 하나가 표본에 뽑힐 확률은 얼마인가?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1663(8531)
k-Means 군집 분석에서 군집의 개수(k)를 결정하는 데 사용되는 방법이 아닌 것은 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1664(8530)
다음 중 향상도(Lift)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1665(8529)
다음 중 다중공선성과 관련된 설명으로 옳은 것을 모두 고른 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1666(8528)
아래 빈칸에 들어갈 내용으로 적절한 것은 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1667(8527)
다음 중 로지스틱 회귀분석 결과 해석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1668(8526)
K-means 군집화에서 군집 개수를 결정하기 위해 활용할 수 있는 그래프는 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1669(8525)
다음 중 정상 시계열의 전형적인 예로 보기 어려운 것은 무엇인가?
 3-4 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1670(8524)
아래 보기는 지니지수에 대한 설명이다. 다음 설명에서 괄호 친 부분 중 수정이 잘못된 것은 무엇인가?
 3-5 의사결정나무 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1671(8523)
아래는 어느 반 학생들의 음료 선호도를 성별에 따라 조사한 결과이다. 전체에서 1명을 뽑았을 때, 그 학생이 여학생일 때 커피를 좋아할 확률은 얼마인가?(단, 소수 둘째 자리까지 반올림하시오.)
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1672(8522)
아래 그림은 시계열 데이터 A~D의 패턴을 나타낸 것이다. 다음 시계열 그래프 중 정상 시계열로 판단되는 그래프는 무엇인가?
 3-4 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1673(8521)
다음 중 중심극한정리와 관련된 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
1674(8520)
다음은 두 가지 회귀 분석 모델의 결과를 나타낸 표이다. 각 모델의 성능을 비교하고, 더 적합한 모델을 판단한 내용으로 옳은 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1675(8519)
다음 빈칸에 들어갈 내용으로 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1676(8518)
다음 중 Boxplot에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1677(8517)
다음은 Wage 데이터의 wage를 종속 변수로 하고 age, education, jobclass 변수와 그 교호작용을 포함한 회귀모형 요약 결과이다. 다음 중 설명으로 가장 부적절한 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1678(8516)
다음 중 k-최근접 이웃(K-NN)의 단점으로 옳은 것을 모두 고르시오.
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기
1679(8515)
다음 중 연관 분석의 주요 특징이 아닌 것은 무엇인가?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1680(8514)
다음 보기 중 확률 표본 추출 방법에 해당하는 것을 모두 고르시오.
 3-4 통계분석의 이해 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.
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