Day 1 점검: Entity Resolution 기초 | Entity Resolution & 데이터 통합 | FDE Academy

Q1. Entity Resolution이 필요한 상황이 아닌 것은?

A. M&A 후 고객 데이터베이스 통합B. 단일 테이블에서 중복 레코드 제거C. 데이터베이스 인덱스 최적화D. 여러 병원의 환자 기록 연계

Q2. Jaro-Winkler 유사도가 Levenshtein보다 이름 매칭에 더 적합한 이유는?

A. 계산 속도가 더 빠르기 때문B. 앞부분 일치에 더 높은 가중치를 주기 때문C. 대소문자를 자동으로 처리하기 때문D. 모든 언어를 지원하기 때문

Q3. Blocking(Indexing)의 주요 목적은?

A. 데이터 품질을 향상시키기 위해B. 비교해야 할 레코드 쌍의 수를 줄이기 위해C. 유사도 점수를 높이기 위해D. 매칭 정확도를 100%로 만들기 위해

Q4. Jaccard 유사도의 특징으로 옳은 것은?

A. 문자열의 편집 거리를 기반으로 계산한다B. 두 집합의 교집합/합집합 비율을 계산한다C. 발음의 유사성을 기준으로 비교한다D. 문자열의 앞부분에 가중치를 부여한다

Q5. 전화번호 매칭에 가장 효과적인 접근법은?

A. Jaro-Winkler 유사도 계산B. Soundex 음성 코드 비교C. 숫자만 추출 후 정확 매칭D. Cosine 유사도 계산