빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? | [7급 국가직 인공지능] 25년 1회차 기출문제 상세 페이지
1[7급 국가직 인공지능] 25년 1회차
빅데이터 분석을 위한 데이터 마이닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
1
정제되지 않은 대용량의 데이터로부터 의미 있는 상관관계, 패턴, 추세 등을 발견한다.
2
트랜잭션에서 항목 간의 불순도를 표현하기 위해 최소지지도와 최소신뢰도를 사용한다.
3
저장된 데이터를 정제(cleaning), 통합(integration)하여 잡음과 불일치를 제거하고 데이터 웨어하우스에 저장한다.
4
대규모 데이터에서 암묵적인, 이전에 알려지지 않은, 잠재적으로 유용할 것 같은 정보나 지식을 추출하는 체계적인 과정이다.
해설
옳지 않은 것은 최소지지도와 최소신뢰도가 항목 간 불순도를 표현한다는 설명이다. 두 값은 연관 규칙의 빈발성과 신뢰성을 거르는 임계값이다.
최소지지도는 빈발 항목집합을 고르는 하한, 최소신뢰도는 의미 있는 규칙을 고르는 하한이다. 불순도는 결정 트리 분할에서 지니 계수·엔트로피로 재는 개념이다.
- 데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 의미 있는 상관관계·패턴·추세를 발견한다.
- 전처리 단계에서 데이터를 정제·통합해 잡음과 불일치를 제거하고 데이터 웨어하우스에 저장한다.
- 데이터 마이닝은 암묵적이고 알려지지 않은, 잠재적으로 유용한 지식을 추출하는 체계적 과정이다.
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