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정답

개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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해설

비기봇 해설

정답은 4번입니다.

데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 의미 있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법입니다. 주로 지도학습과 비지도학습으로 나뉘며, 지도학습은 사전에 정의된 범주를 예측하는 데 사용되고, 비지도학습은 데이터의 구조를 파악하는 데 사용됩니다. 주요 기법으로는 분류, 군집화, 회귀분석 등이 있으며, 각각의 기법은 특정한 목적과 데이터 특성에 맞게 활용됩니다.

1. 이상탐지는 정상 패턴에서 크게 벗어난 거래나 행위를 탐지하는 데 활용될 수 있다.
: 이상탐지는 데이터에서 정상적인 패턴에서 벗어난 이상치나 비정상적인 데이터를 탐지하는 기법입니다. 이는 주로 사기 탐지, 네트워크 보안 등에서 활용됩니다. 따라서 올바른 설명입니다.

2. 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 지도학습 기법으로 활용될 수 있다.
: 분류분석은 지도학습 기법의 일종으로, 사전에 정의된 범주나 클래스를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 정상 메일로 분류하는 것이 이에 해당합니다. 따라서 올바른 설명입니다.

3. 군집분석은 유사한 특성을 가진 객체들을 사전에 정답 범주 없이 묶는 데 활용될 수 있다.
: 군집분석은 비지도학습 기법으로, 데이터 내에서 유사한 특성을 가진 객체들을 그룹화하는 데 사용됩니다. 이는 사전에 정답 범주가 없는 상태에서 데이터의 구조를 파악하는 데 유용합니다. 따라서 올바른 설명입니다.

4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.
: 군집분석은 비지도학습 기법으로, 데이터의 구조를 파악하고 유사한 객체들을 그룹화하는 데 사용됩니다. 종속변수의 미래값을 예측하는 것은 주로 지도학습 기법인 회귀분석이나 분류분석에서 수행됩니다. 따라서 선지4는 잘못된 설명입니다.

군집분석은 비지도학습 기법으로, 데이터 내의 유사한 객체들을 그룹화하는 데 사용되며, 종속변수의 미래값을 예측하는 지도학습 기법이 아닙니다. 나머지 선지들은 각각의 데이터마이닝 기법에 대한 올바른 설명을 제공하고 있습니다.

따라서, 정답은 '4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.' 입니다.

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해설

데이터마이닝 기법은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는 다양한 방법을 포함합니다. 이상탐지는 정상적인 패턴에서 벗어난 이상 행위를 찾아내는 기법으로, 주로 사기 탐지나 네트워크 침입 탐지 등에 활용됩니다. 분류분석은 이미 정의된 범주(클래스)를 예측하는 지도학습 기법으로, 입력 데이터와 정답 레이블이 주어져 모델을 학습합니다. 군집분석은 정답 레이블 없이 데이터의 유사성에 따라 그룹을 나누는 비지도학습 기법입니다. 따라서 군집분석은 종속변수의 미래값을 예측하는 지도학습 기법이 아니므로, 이 점이 적절하지 않은 설명입니다.

1. 이상탐지는 정상 패턴에서 크게 벗어난 거래나 행위를 탐지하는 데 활용될 수 있다.
이상탐지는 정상적인 데이터 패턴에서 크게 벗어난 이상 거래나 행위를 탐지하는 데 사용됩니다. 이는 비정상적인 행동을 조기에 발견하는 데 매우 유용한 기법으로, 이상탐지의 정의와 활용 목적에 부합하는 설명입니다.

2. 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 지도학습 기법으로 활용될 수 있다.
분류분석은 입력 데이터가 어느 범주에 속하는지 예측하는 지도학습 기법입니다. 사전에 정의된 범주가 존재하고, 이를 기반으로 모델을 학습하여 새로운 데이터의 범주를 예측하는 방식이므로 올바른 설명입니다.

3. 군집분석은 유사한 특성을 가진 객체들을 사전에 정답 범주 없이 묶는 데 활용될 수 있다.
군집분석은 정답 레이블 없이 데이터의 내재된 구조나 유사성을 기반으로 객체들을 그룹화하는 비지도학습 기법입니다. 따라서 사전에 정답 범주 없이 데이터를 묶는 데 활용된다는 설명은 정확합니다.

4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.
군집분석은 비지도학습 기법으로, 종속변수의 미래값을 직접 예측하는 지도학습 기법이 아닙니다. 이 설명은 군집분석의 본질과 맞지 않으므로 적절하지 않은 설명입니다.

보기 4번은 군집분석을 종속변수의 미래값을 예측하는 대표적인 지도학습 기법이라고 설명하였는데, 군집분석은 비지도학습에 속하며 정답 레이블 없이 데이터를 그룹화하는 기법입니다. 반면, 이상탐지, 분류분석, 군집분석의 다른 설명들은 각 기법의 정의와 활용 목적에 부합하므로 4번이 적절하지 않은 설명입니다.

따라서 정답은 '4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.' 입니다.

2. 선택

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해설

데이터마이닝 기법은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나눌 수 있습니다. 지도학습은 입력 데이터와 함께 정답(종속변수)이 주어져 이를 학습하여 미래의 결과를 예측하는 방법이고, 비지도학습은 정답 없이 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하는 방법입니다. 이상탐지는 정상 패턴에서 벗어난 이상 거래나 행위를 찾아내는 데 사용되며, 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 대표적인 지도학습 기법입니다. 군집분석은 정답 없이 유사한 특성을 가진 데이터끼리 묶는 비지도학습 기법입니다. 따라서 군집분석을 미래값을 직접 예측하는 지도학습 기법으로 보는 것은 적절하지 않습니다.

1. 이상탐지는 정상 패턴에서 크게 벗어난 거래나 행위를 탐지하는 데 활용될 수 있다.
이상탐지는 정상적인 패턴에서 크게 벗어난 이상 거래나 행위를 탐지하는 데 활용되는 기법으로, 주로 사기 탐지나 이상 거래 감지에 사용됩니다. 이는 정상 데이터와 비교하여 비정상 데이터를 식별하는 데 적합한 방법입니다.

2. 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 지도학습 기법으로 활용될 수 있다.
분류분석은 이미 정의된 범주(클래스)를 예측하는 지도학습 기법입니다. 과거 데이터에서 학습하여 새로운 데이터가 어느 범주에 속하는지 예측하는 데 활용되며, 의사결정나무, 신경망 등이 대표적인 분류 기법입니다.

3. 군집분석은 유사한 특성을 가진 객체들을 사전에 정답 범주 없이 묶는 데 활용될 수 있다.
군집분석은 정답이 없는 상태에서 데이터의 유사성을 기준으로 그룹을 만드는 비지도학습 기법입니다. 데이터 내의 숨겨진 구조를 발견하고 유사한 특성을 가진 객체들을 묶는 데 활용됩니다.

4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.
군집분석은 비지도학습 기법으로, 종속변수(정답)가 없이 데이터를 그룹화하는 데 사용됩니다. 따라서 종속변수의 미래값을 직접 예측하는 지도학습 기법으로 분류하는 것은 잘못된 설명입니다.

보기 4번은 군집분석을 종속변수의 미래값을 직접 예측하는 대표적인 지도학습 기법이라고 설명하고 있는데, 이는 잘못된 설명입니다. 군집분석은 정답이 없는 상태에서 데이터를 유사성에 따라 묶는 비지도학습 기법입니다. 반면, 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 지도학습 기법이며, 이상탐지는 정상 패턴에서 벗어난 이상 행위를 탐지하는 데 사용됩니다. 따라서 4번이 적절하지 않은 설명입니다.

따라서 정답은 '4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.' 입니다.

3. 선택

키워드

해설

데이터마이닝은 대용량 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾아내어 의사결정에 활용하는 기술입니다. 이때 데이터마이닝 기법은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나뉩니다. 지도학습은 입력 데이터와 함께 정답(레이블)이 주어져 있어 이를 학습하여 미래의 종속변수를 예측하는 방법이며, 분류분석과 회귀분석 등이 대표적입니다. 반면 비지도학습은 정답이 없이 데이터 내의 구조나 패턴을 발견하는 기법으로, 군집분석이 대표적입니다. 이상탐지는 정상 패턴에서 벗어난 이상 거래나 행위를 탐지하는 데 활용되며, 이는 비지도학습의 한 형태로 볼 수 있습니다. 따라서 군집분석은 종속변수를 예측하는 지도학습이 아니므로, 군집분석을 지도학습 기법이라고 하는 설명은 적절하지 않습니다.

1. 이상탐지는 정상 패턴에서 크게 벗어난 거래나 행위를 탐지하는 데 활용될 수 있다.
이상탐지는 정상적인 패턴에서 크게 벗어난 거래나 행위를 찾아내는 기법으로, 사기 탐지나 이상 거래 탐지 등에 활용됩니다. 이는 정상 패턴과 다른 비정상 패턴을 식별하는 데 사용되므로 적절한 설명입니다.

2. 분류분석은 사전에 정의된 범주를 예측하는 지도학습 기법으로 활용될 수 있다.
분류분석은 사전에 정의된 범주(클래스)를 예측하는 지도학습 기법입니다. 예를 들어 고객을 특정 그룹으로 분류하거나 질병 유무를 판단하는 데 사용되므로 올바른 설명입니다.

3. 군집분석은 유사한 특성을 가진 객체들을 사전에 정답 범주 없이 묶는 데 활용될 수 있다.
군집분석은 데이터 내 유사한 특성을 가진 객체들을 사전에 정답 범주 없이 묶는 비지도학습 기법입니다. 즉, 레이블 없이 데이터의 구조를 파악하는 데 활용되므로 적절한 설명입니다.

4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.
군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하는 대표적인 지도학습 기법이 아닙니다. 군집분석은 비지도학습에 속하며, 데이터 내 유사한 그룹을 찾는 데 사용됩니다. 따라서 이 설명은 부적절합니다.

군집분석은 비지도학습 기법으로, 사전에 정해진 정답 없이 데이터 내 유사한 객체들을 그룹화하는 데 사용됩니다. 반면 지도학습은 입력과 함께 정답이 주어져 미래의 종속변수를 예측하는 기법으로, 분류분석이 대표적입니다. 이상탐지와 분류분석, 군집분석의 역할과 특성을 고려할 때, 군집분석을 지도학습 기법이라고 한 4번 선지가 적절하지 않습니다.

따라서 정답은 '4. 군집분석은 종속변수의 미래값을 직접 예측하기 위한 대표적인 지도학습 기법이다.' 입니다.

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