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NEW QUESTION: 1
IS 감사인은 결함 수정이 개발자에 의해 구현됨에 따라 새로운 시스템의 사용자 승인 테스트가 반복적으로 중단되고 있음을 확인합니다. 다음 중 IS 감사인이 할 수있는 가장 좋은 제안은 무엇입니까?
A. 소스 코드 버전 관리 도구 구현
B. 매일 지정된 시간에 사용자 테스트가 수행되도록 예약합니다.
C. 별도의 사용자 수용 환경의 실현 가능성 고려
D. 우선 순위가 높은 결함 만 다시 테스트합니다.
Answer: C
Explanation:
설명:
일반적으로 테스트가 효율적이고 효과적이기 위해서는 별도의 환경 또는 환경이 필요하며 프로덕션 코드의 무결성을 보장하려면 개발 및 테스트 코드 기반을 분리하는 것이 중요합니다. 결함이 식별되면 제어 환경에서 테스트 환경으로 마이그레이션되기 전에 테스트를 중단하지 않고 개발 환경에서 수정할 수 있습니다. 별도의 테스트 환경을 코드를 프로덕션 환경으로 마이그레이션하는 최종 준비 영역으로 사용할 수도 있습니다. 이로써 개발 코드와 생산 코드가 분리됩니다. 별도의 환경이 유지되면 사용자 정의 된 테스트 데이터를 설정하고 새로 고치는 작업이 쉬워집니다. 개발자와 테스터가 동일한 환경을 공유하는 경우 하루 중 각기 다른 시간대에 효율적으로 작업해야 합니다. 이것이 최적의 생산성을 제공하지는 않을 것입니다. 소스 코드 제어 도구를 사용하는 것이 좋은 방법이지만 적절한 테스트 환경이 부족하지는 않습니다. 우선 순위가 낮은 수정조차도 시스템 코드의 나머지 부분과 결합 할 때 의도하지 않은 결과가 나타날 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위해 모든 코드 변경 사항을 다루는 정기적 인 회귀 테스트가 수행되어야 합니다. 별도의 테스트 환경을 사용하면 회귀 테스트의 물류 관리가 쉬워집니다.
NEW QUESTION: 2
내부 감사는 직원 이름 및 식별 번호 목록과 다음 진술로 구성된 작업지를 준비했습니다.
- "회사 정책 501 (사본 첨부)에 필요한 모든 문서가 포함되어 있는지 확인하기 위해 40 명의 직원 인원 파일의 통계 샘플이 선택되었습니다. 예외는 언급되지 않았습니다."
-감사인이이 검증 용지에 감사 검증 기호를 배치하지 않았습니다.
다음 중 감사의 작업지를 가장 향상시키는 변경 사항은 무엇입니까?
A. 각 직원에 대해 조사 된 실제 문서 목록.
B. 감사 확인 기호를 사용하여 각 파일이 검사되었음을 표시합니다.
C. 기밀을 보호하기 위해 직원 이름을 제거합니다.
D. 표본 크기의 근거.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要があります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えます。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. いいえ
B. はい
Answer: B
Explanation:
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data
NEW QUESTION: 4
A. Option C
B. Option B
C. Option D
D. Option A
Answer: A