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개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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정답은 4번입니다.

결측값(Missing Values)은 데이터 분석에서 흔히 발생하는 문제로, 데이터의 일부가 누락된 상태를 의미합니다. 결측값을 처리하는 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 결측값을 적절히 처리하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다.

1. 결측값을 포함한 데이터 행을 완전히 삭제하면, 데이터 분석의 정확도가 일관되게 향상되어 모델의 예측력과 신뢰도가 높아진다.
: 결측값이 있는 행을 무작정 삭제하는 완전 제거(Complete Case Analysis) 방식은 데이터가 충분하지 않거나 결측이 특정 패턴을 보일 때 정보 손실과 데이터 편향을 초래해, 오히려 모델의 예측력과 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

2. 데이터의 수가 상대적으로 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것이 더 나은 분석 결과를 도출할 가능성을 높여준다.
: 데이터가 적을수록 각 데이터는 중요한 정보를 담고 있을 가능성이 큽니다. 이때 결측값이 있다고 삭제하면 유용한 정보가 손실되어 분석 결과의 신뢰도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 삭제보다는 적절한 대체 방법을 고려하는 것이 바람직합니다.

3. 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 적절한 값으로 대치하면, 분석 결과가 왜곡되지 않고 완벽하게 보존될 수 있다.
: 대치(Imputation) 방법은 정보 손실을 줄일 수 있지만, 대체된 값은 실제 값이 아니므로 분석 결과에 다소 왜곡이 생길 수 있습니다.

4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.
: 결측값 대체의 핵심 목적은 정보 손실 최소화와 데이터셋의 완전성 유지이며, 이를 통해 분석 모델이 더 많은 데이터를 활용해 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있도록 합니다.

결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 최소화하고 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있습니다. 이는 4번 선택지의 설명과 일치합니다. 다른 선택지들은 결측값 처리의 부정적인 측면이나 잘못된 접근을 설명하고 있습니다.

따라서, 정답은 '4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.' 입니다.

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정답은 4번입니다.

결측값(Missing Values)은 데이터 분석에서 중요한 문제로, 데이터의 완전성을 유지하면서 분석의 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다. 결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 각 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택되어야 합니다.

1. 결측값을 포함한 데이터 행을 완전히 삭제하면, 데이터 분석의 정확도가 일관되게 향상되어 모델의 예측력과 신뢰도가 높아진다.
: 결측값을 포함한 데이터를 무조건 삭제하는 것은 데이터 손실을 초래할 수 있으며, 이는 분석의 정확도와 신뢰성을 저하시킬 수 있습니다. 특히 데이터의 양이 적을 경우, 이러한 방법은 더욱 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 데이터의 수가 상대적으로 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것이 더 나은 분석 결과를 도출할 가능성을 높여준다.
: 데이터의 수가 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것은 오히려 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 데이터의 손실이 크기 때문에 분석의 정확도가 낮아질 수 있습니다.

3. 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 적절한 값으로 대치하면, 분석 결과가 왜곡되지 않고 보존되는 경우가 많다.
: 결측값을 적절한 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 대치하는 것은 데이터의 완전성을 유지하고 분석 결과의 왜곡을 방지하는 데 효과적입니다. 이는 결측값 처리의 일반적인 방법 중 하나입니다.

4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.
: 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 최소화하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 것입니다. 이는 결측값 처리의 중요한 목표입니다.

결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 최소화하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있습니다. 이는 결측값 처리의 중요한 목표로, 4번 선지가 이를 가장 잘 설명하고 있습니다. 다른 선택지들은 결측값 처리의 부정적인 측면이나 잘못된 방법을 설명하고 있습니다.

따라서, 정답은 '4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.' 입니다.

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정답은 4번입니다.

결측값(Missing Values)은 데이터셋에서 누락된 값을 의미하며, 이는 데이터 분석의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 각 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 선택됩니다. 가장 단순한 방법은 결측값이 포함된 행을 삭제하는 '완전사례분석(Complete Case Analysis)'입니다. 그러나 이 방법은 데이터 손실을 초래할 수 있어, 데이터가 충분히 많을 때만 유용합니다. 반면, 결측값을 대체하는 방법으로는 '단순 대치법'과 '다중 대치법'이 있습니다. 단순 대치법은 평균이나 회귀분석을 통해 결측값을 대체하는 방법이며, 다중 대치법은 여러 번의 대치를 통해 데이터의 변동성을 유지하는 고급 방법입니다. 결측값을 적절히 처리하면 데이터의 정보 손실을 최소화하고 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

1. 결측값을 포함한 데이터 행을 완전히 삭제하면, 데이터 분석의 정확도가 일관되게 향상되어 모델의 예측력과 신뢰도가 높아진다. 
: 결측값을 포함한 데이터를 완전히 삭제하는 것은 가장 단순한 방법이지만, 데이터의 양이 충분하지 않다면 중요한 정보를 잃을 수 있습니다. 이는 분석의 신뢰성을 저하시킬 수 있으며, 항상 예측력과 신뢰도를 높이는 것은 아닙니다.

2. 데이터의 수가 상대적으로 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것이 더 나은 분석 결과를 도출할 가능성을 높여준다. 
: 데이터의 수가 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하면 오히려 중요한 정보를 잃을 가능성이 높습니다. 이는 분석 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있으며, 항상 더 나은 결과를 보장하지 않습니다.

3. 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 적절한 값으로 대치하면, 분석 결과가 왜곡되지 않고 보존되는 경우가 많다. 
: 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 대치하면, 데이터의 정보 손실을 최소화할 수 있습니다. 이는 분석 결과의 왜곡을 방지하고, 데이터의 완전성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다. 
: 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 것입니다. 이는 결측값 처리의 핵심 목표 중 하나입니다.

선지 4는 결측값을 대체하는 목적을 정확히 설명하고 있습니다. 결측값을 대체하는 것은 데이터의 정보 손실을 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있습니다. 다른 선지들은 결측값 처리의 부정적인 측면이나 잘못된 가정을 포함하고 있습니다.
따라서, 정답은 '4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.' 입니다.

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정답은 4번입니다.

결측값(Missing Values)은 데이터셋에서 값이 비어있는 상태를 의미합니다. 결측값은 데이터 분석에서 중요한 문제로, 잘못 처리하면 분석 결과에 편향을 초래할 수 있습니다. 결측값을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 대표적으로 완전사례분석(Complete Case Analysis), 단순 대치법(Simple Imputation), 다중 대치법(Multiple Imputation) 등이 있습니다. 완전사례분석은 결측값이 있는 레코드를 삭제하는 방법으로, 데이터가 충분히 많을 때 유용하지만, 결측값이 많을 경우 중요한 정보를 잃을 수 있습니다. 단순 대치법은 평균이나 중앙값 등으로 결측값을 대체하는 방법이며, 다중 대치법은 여러 번의 대치를 통해 데이터의 변동성을 유지하는 고급 방법입니다.

1. 결측값을 포함한 데이터 행을 완전히 삭제하면, 데이터 분석의 정확도가 일관되게 향상되어 모델의 예측력과 신뢰도가 높아진다. 
: 결측값을 포함한 데이터를 완전히 삭제하는 것은 데이터의 양이 충분할 때는 유용할 수 있지만, 항상 분석의 정확도를 향상시키는 것은 아닙니다. 특히, 결측값이 많은 경우 중요한 정보를 잃을 수 있어 오히려 분석의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

2. 데이터의 수가 상대적으로 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것이 더 나은 분석 결과를 도출할 가능성을 높여준다. 
: 데이터의 수가 적거나 제한적인 경우, 결측값을 포함한 데이터를 삭제하면 오히려 분석에 필요한 중요한 정보를 잃을 수 있습니다. 이는 분석 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있으며, 항상 더 나은 결과를 보장하지 않습니다.

3. 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 적절한 값으로 대치하면, 분석 결과가 왜곡되지 않고 보존되는 경우가 많다. 
: 결측값을 특정 통계적 기법이나 도메인 지식을 활용하여 대치하면, 데이터의 완전성을 유지할 수 있습니다. 이는 분석 결과의 왜곡을 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다. 
: 결측값을 대체하는 주된 목적은 데이터의 정보 손실을 최소화하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 것입니다. 이는 결측값 처리의 핵심 목표로, 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

정답은 4번입니다. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있습니다. 다른 선지들은 결측값 처리의 부정적인 측면이나 잘못된 접근을 설명하고 있습니다. 예를 들어, 1번과 2번은 결측값을 포함한 데이터를 삭제하는 것이 항상 좋은 결과를 보장하지 않는다는 점에서 오답입니다. 3번은 결측값 대치의 긍정적인 측면을 설명하고 있지만, 4번이 더 포괄적이고 정확한 설명을 제공합니다.
따라서, 정답은 '4. 결측값을 대체하는 목적은 데이터의 정보 손실을 과도하게 초래하지 않도록 방지하고, 데이터셋의 완전성을 유지하여 분석의 신뢰성을 확보하는 데 있다.' 입니다.

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