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1701(8493)
다음 빈칸에 들어갈 적절한 내용은 무엇인가?
 1-1 데이터와 정보 자체 통과 매칭 대기 보기
1702(8492)
아래는 데이터베이스의 다양한 측면 중 하나를 설명하고 있다. 빈칸에 들어갈 적절한 내용은 무엇인가?
 1-1 데이터베이스 정의와 특징 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1703(8491)
한 대형마트의 상품 구매 데이터를 분석하여 고객의 장바구니 분석을 수행하고 있다. 5000건의 거래 기록을 분석한 결과, 다음과 같은 빈발 항목 집합과 지지도를 확인했다. 다음 연관 규칙들의 신뢰도를 계산하고, 가장 높은 신뢰도를 갖는 규칙을 찾으시오.
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1704(8490)
다음 중 표본 오차의 주요 원인으로 보기 어려운 것은 무엇인가?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1705(8489)
아래에서 설명하는 분석 목표에 가장 적합한 군집화 방법과 그에대한 가정 사항을 올바르게 연결한 것은 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기
1706(8488)
한 연구자가 동일한 실험을 두 번 반복한 결과, 각 실험의 결과값 차이가 정규성을 따르지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 각 실험 쌍의 차이에 대해 부호만을 고려하여 분석하고자 한다. 이때 가장 적절한 통계 분석 방법은 무엇인가?
 3-4 통계 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1707(8487)
아래 빈칸에 들어갈 내용으로 적절한 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1708(8486)
아래 보기는 Apriori 알고리즘의 단계를 설명한 것이다. 다음 빈칸 (a)에 들어갈 단계로 올바른 것은 무엇인가?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1709(8485)
아래는 환자의 혈압 변화에 대한 데이터 분석 결과로, 약물 투여량, 치료 기간, 그리고 두 변수의 상호작용이 혈압 변화에 미치는 영향을 분석한 선형 회귀 모델의 요약 결과이다. 다음 중 아래 자료에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1710(8484)
아래 빈칸에 들어갈 내용으로 적절한 것은 무엇인가?
 3-5 앙상블분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1711(8483)
다음 중 확률에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1712(8482)
아래 빈칸에 들어갈 적절한 내용은 무엇인가?
 3-4 통계분석의 이해 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1713(8481)
k-Means 군집 분석에서 최적의 군집 개수를 결정하는 데 사용되는 지표 중, 각 데이터 포인트의 군집 내 거리와 가장 가까운 다른 군집과의 거리를 비교하여 군집화의 적절성을 평가하는 것은 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1714(8480)
어느 대형 온라인 쇼핑몰의 방대한 고객 구매 데이터를 분석하여 최근 몇 달 간의 10만 건의 거래 기록을 바탕으로, 특정 상품 카테고리 간의 연관성을 심층적으로 파악하여 마케팅 전략 수립에 활용하고자 한다. 분석 결과, 다음과 같은 빈발 항목 집합과 그 지지도를 확인했다. "전자제품 → 도서"의 향상도(Lift)를 계산하면 얼마인가?
 3-5 연관분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1715(8479)
다음 중 다중공선성 문제를 해결하기 위한 방법으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
 3-4 회귀분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1716(8478)
다음 중 거리 측정 방법에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 고르시오.
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1717(8477)
아래는 환자의 특정 질병 발병 여부에 대한 데이터 분석 결과로, 환자의 나이, 흡연 여부(Factor 변수: No, Yes), 그리고 이 두 변수의 상호작용을 고려한 로지스틱 회귀 모델의 요약 결과를 나타낸다. 다음 중 아래 자료에 대한 해석으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 3-5 분류분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1718(8476)
아래 빈칸에 들어갈 적절한 내용은 무엇인가?
 3-5 군집분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1719(8475)
다음 중 시계열 데이터의 정상성에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 3-4 시계열 분석 자체 통과 매칭 대기 보기 쇼츠
1720(8474)
다음 중 지니지수에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 고르시오.
 3-5 의사결정나무 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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