111年 - 111 BI規劃師試題_第1章至第5章(1-101題)#113083

11. 在建構平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)中的財務構面衡量指標時，通常是以財務觀點找出一些財務衡量，例如「淨利(Net Profit)」，其定義就是從營收扣除所有費用和稅金後的利潤，也是公司獲利程度的一個衡量指標，關於淨利這一個衡量指標的歸屬類別，下列哪一選項是正確的描述 (A) 對於任何企業組織而言淨利一定是關鍵結果指標(Key Result Indicators, KRIs) (B) 對於任何企業組織而言淨利一定是績效指標(Performance Indicators, PIs) (C) 對於任何企業組織而言淨利一定是關鍵績效指標(Key Performance Indicators, KPIs) (D) 對於某些公司而言淨利很可能是一個 KPI，對其他公司來說淨利有可能是一個儀表板中的KRI，當然它也有可能是眾多 PIs 中的一個。

12. 學者 Robert S. Kaplan 和 David P. Norton(1992)所提出的平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)是一種策略管理方法，BSC 理論中包含四大構面，除了學習與成長構面之外，其餘構面為下列哪一選項 (A) 財務構面、供應商構面、利益關係者構面 (B) 顧客構面、薪資成長構面、員工生涯規劃構面 (C) 內部流程構面、資訊系統構面、網路構面 (D) 財務構面、顧客構面、內部流程構面。

13. 下列何者並非學者 Robert S. Kaplan 和 David P. Norton(1992)所提出的平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)的四大構面之一 (A) 願景與策略 (B) 學習與成長 (C) 內部流程 (D) 顧客。

14. 「改善對顧客的瞭解」是平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)哪一個構面的績效指標 (A) 顧客 (B) 內部流程 (C) 學習與成長 (D) 工程技術。

15. 在平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)的四大構面中，下列何者的策略目標不包含領先指標 (A) 財務 (B) 顧客 (C) 內部流程 (D) 研究開發。

16. 平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)中哪一個構面可以找出回答「為了股東和顧客的滿意，我們必須在哪方面表現卓越」的衡量 (A) 財務 (B) 顧客 (C) 內部流程 (D) 學習與成長。

17. 平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)的哪一個構面可以找出回答「我們能否持續改善並創造價值」的衡量 (A) 財務 (B) 內部流程 (C) 學習與成長 (D) 顧客。

18. 下列那一項是由平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)四大構面中彼此相依的策略目標所組成 (A) 策略地圖 (B) 策略方塊 (C) 策略定位 (D) 策略資訊系統。

19. 下列關於組織中關鍵績效指標(KPI)的敘述何者正確 (1) 設計 KPI 時是由上而下 (2) 衡量 KPI 時是由下而上 (3) 存在每一個管理層級 (4) 設計時是由下而上 (5) 只有高階層級有 KPI (6) 只有基層層級才有 KPI (A) 136 (B) 245 (C) 456 (D) 123。

20. 多重資料來源已經是每一個組織不論大小都面臨的實際問題，能夠解決多重資料來源的資料整合方法包括 (1) 建立資料倉儲並使用 ETL(萃取、轉換、載入) (2) 使用企業資訊整合(EII)和虛擬資料倉儲 (3) 使用 OLAP 伺服器建立多維度資料方塊 (4) 建置產品資料管理(PDM)系統 (5) 建立物件導向資料庫(OODB) (A) 24 (B) 235 (C) 345 (D) 123。

21. 學者 Cooper 針對美國中型企業如何使用商業智慧(BI)因應資訊挑戰的內容做過調查與研究，發現選擇 BI 解決方案的首要考慮是 (A) 公司本身的需求和限制 (B) 容易安裝、部署、和維護 (C) 有快速的建置方式 (D) 是否有客戶喜歡這樣的資料呈現方式。

22. 促銷行動中以新顧客為目標的廣告費用是那個構面的領先指標 (A) 財務 (B) 顧客 (C) 內部流程 (D) 研究開發。

23. 學者 David Parmenter(2007)主張必須是 24/7 全時監控或者每天監控的是 (A) KRI (B) KPI (C) PI (D) SCI。

24. 商業智慧(BI)系統專案的執行與一般資訊系統開發的過程類似，在 BI 專案生命週期裡，包含了以下的五個步驟 (1) 系統導入階段 (2) 評估階段 (3) 規劃階段 (4) 系統設計與建構階段 (5) 專案分析階段，請問它們的先後順序為 (A) 12345 (B) 23541 (C) 23451 (D) 23145。

25. 關於商業智慧(BI)的特性，下列何者為非 (A) BI 系統必須能夠提供智慧作為決策的依據 (B) 資訊需具備即時、整合的特性 (C) 資訊需具備多維度的特性 (D) 透過 BI 系統，企業可以及時發現內部營運現況及掌握市場動態。

26. 在商業智慧(BI)的規劃階段裡的企業基礎設施評估裡，可分為技術面與非技術面的基礎設施評估。請問在技術面的基礎設施評估裡，下列何者不包含在內 (A) 硬體平台 (B) 中介軟體平台 (C) 網路安全平台 (D) 資料庫管理系統平台。

27. 在商業智慧(BI)的規劃階段裡的企業基礎設施評估裡，可分為技術面與非技術面的基礎設施評估。請問在非技術面的基礎設施評估裡，下列何者不包含在內 (A) 功能部門的運作 (B) 營運活動的作業流程 (C) 詮釋資料資料庫 (D) 資源的分配。

28. 在選擇商業智慧(BI)系統的資料時，應考慮的準則中，下列何者為非 (A) 資料可靠度 (B) 資料傳輸速度 (C) 資料正確性 (D) 資料一致性。

29. 關於詮釋資料資料庫(Meta Data Repository)分析的工作，下列何者為非 (A) 分析詮釋資料資料庫需求 (B) 分析詮釋資料資料庫的介面需求 (C) 建立邏輯詮釋資料模型(Logical Meta Model) (D) 建立資料載入順序。

30. 在規劃 ETL(萃取、轉換、載入)時，首先要決定有哪些資料需要移轉，不同資料移轉的決定，攸關 ETL 程式的準備，請問下列何種移轉方式為非 (A) 初始載入 (B) 歷史載入 (C) 隨機載入 (D) 差異載入。

31. 關於詮釋資料資料庫(Meta Data Repository)設計時所需包括的部份，下列何者為非 (A) 建構詮釋資料資料庫 (B) 建構雛形系統 (C) 詮釋資料資料庫工具介面 (D) 詮釋資料搬移(Migration)流程。

32. 在規劃商業智慧(BI)專案時，專案規劃實際執行的步驟中會使用到的方法，並不包括下列何者 (A) WBS (B) CPM (C) PERT (D) SWOT。

33. 整體而言，在商業智慧(BI)專案分析階段中可以運用「來源資料分析法」進行資料分析，在「來源資料分析法」裡，會透過下列方式來確保資料品質，請問下列選項中何者並不包括在內 (A) 資料偵錯(Data Archeology) (B) 資料轉換(Data Transformation) (C) 資料清理(Data Cleansing) (D) 資料防誤(Data Enforcement)。

34. 整體而言，在商業智慧(BI)專案分析階段中可以運用雛形系統(Application Prototyping)的建構來展示完整系統所具備的分析能力，雛形系統是一種視覺溝通工具，一般會有各種不同功能的雛形系統，請問下列何者並不包含在內 (A) 示範用的雛形系統(Demo Prototype) (B) 操作型的雛形系統(Operational Prototype) (C) 模擬型的雛形系統(Simulation Prototype) (D) 概念型的雛型系統(Proof-of-Concept Prototype)。

35. 在 ETL(萃取、轉換、載入)的過程中，由於來源資料品質的因素，哪一個部份是最繁重的一部份 (A) 資料萃取 (B) 轉換 (C) 載入 (D) 以上皆是。

36. 在 ETL(萃取、轉換、載入)的過程中，應著重於輸入與輸出資料的一致性。這方面的驗證，可以由下列幾種方式來進行，請問下列何者並不包括在內 (A) 資料筆數 (B) 特定值的資料筆數 (C) 數值總和 (D) 檔案大小。

37. 在 ETL(萃取、轉換、載入)的最後階段，需擬定一個正式測試計畫。而通常一個完整的測試，包含以下幾種測試，請問下列何者為非 (A) 事後測試 (B) 單元測試 (C) 整合測試 (D) 迴歸測試。

38. 商業智慧(BI)系統的應用程式通常係指「即時線上分析處理工具(Online Analytical Processing Tools, OLAP)」，OLAP 具有以下優點，請問下列何者正確 (A) 多維度分析 (B) 簡易方便的瀏覽介面 (C) 以圖表呈現資料分析結果 (D) 以上皆是。

39. BI 專案之生命週期之排序何者正確 (A) 評估階段→規劃階段→系統導入階段→專案分析階段→系統設計與建構階段 (B) 評估階段→規劃階段→系統設計與建構階段→專案分析階段→系統導入階段 (C) 評估階段→規劃階段→專案分析階段→系統設計與建構階段→系統導入階段 (D) 評估階段→規劃階段→專案分析階段→系統導入階段→系統設計與建構階段。

40. 專案管理主要處理哪些事情 (1) 專案要達成哪些目標 (2) 達成各項目標所需的時間 (3) 達成各項目標所需的成本 (4) 各項目標達成的負責人 (A) 123 (B) 234 (C) 124 (D) 1234。

41. 下列關於 ETL(萃取、轉換、載入)之敘述何者錯誤 (A) ETL 過程的準確性應著重於輸入與輸出資料的一致性 (B) ETL 過程的準確性可利用資料筆數、特定值的資料筆數及數值總和來進行驗證 (C) ETL 本身應具有驗算(Reconciliation)的能力，以證明此工具的可信度 (D) ETL 中最繁重的一部份是更正，最主要是輸出資料驗證的問題。

42. 下列關於詮釋資料之相關敘述何者錯誤 (A) 要將資料清楚且唯一地定義需借助詮釋資料 (B) 一般資料庫為儲存資料庫之用，而詮釋資料資料庫為儲存「資料的背景資訊」 (C) 詮釋資料主要描述資料內容、資料背景、資料屬性、資料結構以及其他有關該資料的相關訊息 (D) 詮釋資料又稱為權限資料。

43. 目前商業智慧(BI)系統設計以用簡易的視覺化拖曳(Drag & Drop)方式來進行資料選取，下列有關 BI 系統的描述何者正確 (A) 從維度資料表內挑選出來的欄位，BI 系統都會事先針對這些欄位內容值相同者進行加總(Sum) 的計算 (B) 從事實資料表中挑選出來的數值性內容的欄位，都會依據同一群組的資料值進行群組(Group By)的動作 (C) 從維度資料表內挑選出來的欄位，BI 系統都會事先針對這些欄位內容值不相同者進行加總 (Sum)的動作 (D) 從維度資料表內挑選出來的欄位，BI 系統都會事先針對這些欄位內容值相同者進行群組 (Group By)的動作。

44. 下列哪一選項是維度模型(Dimensional Model)的別稱 (A) 星狀綱要(Star Schema) (B) 實體關係體模型(Entity Relationship Model, ERM) (C) 物件導向資料模型(Object-Oriented Data Model) (D) 關聯式資料模型(Relational Data Model)。

45. 下列選項中哪一個不是實體關係體模型(Entity Relationship Model, ERM)不適合 BI 系統設計的原因 (A) ERM 內資料需正規化(Normalization)技術分析過 (B) ERM 太過細碎因此不適合非 IT 人員閱讀 (C) ERM 查詢時候需作很多速度慢的合併(Join)運算 (D) ERM 內資料之間的關係被要求是反正規化(Denormalization)的型式。

46. 在 1997 年 Kimball 提出的全新的資料模型架構稱為維度模型(Dimensional Model)，下列有關維度模型的描述何者錯誤 (A) 此模型又稱為星狀綱要(Star Schema) (B) 此模型不建議以實體關係體圖(Entity Relationship Diagrams, ERD)來呈現 (C) 一個維度模型只會有一個核心即一張維度資料表 (D) 模型中間核心的資料表稱為事實資料表(Fact Table)。

47. 下列有關星狀綱要(Star Schema)的描述何者正確 (A) 整個模型在正中央核心部分會以一張資料表來表示，稱為維度資料表(Dimension Table) (B) 星狀綱要如同一顆星星形狀，而星星會從中央核心射出許多閃爍的光芒，每一道光芒都以一張資料表來表示，稱為事實資料表(Fact Table) (C) 因為每一道光芒即代表一個維度方向或一個看資料角度的概念，所以此模型也稱為維度模型 (D) 不可新增維度資料表到已定義好的模型中。

48. 下列有關維度模型(Dimensional Model)的描述何者錯誤 (A) 正中間的事實資料表主要用來表達企業組織在經營管理上可以清楚地被衡量(Measurement)且可以被拿來使用的績效(Performance)指標 (B) 模型中環繞核心維度資料表的為事實資料表 (C) 事實資料表內所儲存的都是記錄著企業組織在日常營運上每一件事情實際所產生的資料，所以稱為事實資料表 (D) 存在事實資料表格內的資料都稱為事實(Facts)。

49. 下列哪些描述選項是維度模型化的優點 (1) 容易瞭解(Understandability) (2) 查詢運算快(Query Performance) (3) 模型中每一個維度資料表的重要性都相同 (4) 可以容納非預期中的新資料 (Accommodate Unexpected New Data) (5) 只需要進行到第三正規型關聯表 (6)不需要反正規化技術 (A) 1345 (B) 1234 (C) 1236 (D) 1246。

50. 維度模型工作必須辨別且擷取出可衡量(Measurements)的數值資料部份以及情境化(Context)的文字敘述資料部分，下列描述何者正確 (A) 可衡量(Measurements)的數值資料部份就是指事實資料 (B) 情境化(Context)的文字敘述資料部分就是指事實資料 (C) 可衡量(Measurements)的數值資料部份就是指主鍵資料 (D) 情境化(Context)的文字敘述資料部分就是指外來鍵資料。

51. 維度模型中事實資料表的基本結構包含下列哪三個部份 (1) 擁有一組對應聯結到維度模型中各個維度資料表的外來鍵(Foreign Keys, FK) (2) 會有一個或者多個數值型態的欄位用來儲存事實資料 (3) 可能包含一個或者多個退化維度(Degenerate Dimensions, DD)的欄位 (4) 具有唯一性的超級鍵(Super Keys) (5) 具有一種 RSA 特性的加密欄位來確保資訊安全 (A) 234 (B) 145 (C) 345 (D) 123。

52. 事實資料表內的顆粒的基本型態(Fundamental Grains)包含下列哪些選項 (1) 交易事實資料表 (Transaction Fact Tables) (2) 週期快照事實資料表(Periodic Snapshot Fact Tables) (3) 累積快照事實資料表(Accumulating Snapshot Fact Tables) (4) 關聯規則事實資料表(Association Rule Fact Tables) (5) 模糊事實資料表(Fuzzy Fact Tables) (A) 125 (B) 234 (C) 245 (D) 123。

53. 有關維度模型中顆粒的大小的描述何者錯誤 (A) 如果儲存顆粒設定大或粗，則事實資料表中資料量會變少，但是較細的資料就查詢不到 (B) 如果儲存顆粒設定小或細，雖然有較細小的報表資料可以提供查詢，但是事實資料表中的資料量會很龐大 (C) 顆粒度不同的資料可以放同一事實資料表中 (D) 如果資料量不太大，建議以顆粒度最細的方式儲存資料。

54. 在維度資料模型中有關維度資料表(Dimension Tables)代理鍵的描述下列何者正確 (A) 代理鍵(Surrogate Keys, SK)由系統給定 (B) 代理鍵(Surrogate Keys, SK)的欄位的意義與自然鍵(Natural Keys, NK)相同，所以可以直接以自然鍵當主鍵 (C) 代理鍵(Surrogate Keys, SK)編碼通常含有管理意涵 (D) 代理鍵(Surrogate Keys, SK)通常會有文字部份資料。

55. 在實務上維度模型使用代理鍵有很多利益，包含下列哪些選項 (1) 查詢效率(Performance) (2) 整合不同來源系統的自然鍵 (3) 提供穩定的鍵值 (4) 可以追蹤維度屬性值的變動 (5) 可以不用使用外來鍵 (6) 資料表可以不用進行正規化分析 (7) 資料表可以不用進行反正規化分析 (A) 1267 (B) 1234 (C) 1256 (D) 34567。

56. 在維度模型中，有關維度資料表內的欄位描述何者錯誤 (A) 欄位名稱具詳盡性(Verbose)，盡量不厭其煩的用全文命名 (B) 如果欄位值有缺失，建議以「未知的(Unknown)」或者「未符合(No Applicable, N/A)」當作填入值 (C) 完整的欄位名稱才能幫助大家了解報表的意涵，盡量要與所描述的事情內容一致 (D) 如果欄位值有缺失，即便是填入虛值(Null Value)也不會造成該筆資料無法被查詢到。

57. 下列選項中有關商業智慧(BI)系統的建構方式何者錯誤 (A) 利用集中規劃觀點建構全公司的 BI 系統，將企業所需要的全部資料先蒐集與整合到一套系統上，再將資料分部門派送到較小的資料超市(Data Mart)供主管查詢，稱為資料倉儲(Data Warehouses)系統的建構方式 (B) 採用漸進式的方式分別完成，僅為公司內某單位先建構一個小的獨立的 BI 系統，稱為資料超市(Data Mart)系統的建構方式 (C) 資料超市(Data Mart)系統的建構方式因為工程浩大，很耗時間，以致於無法在短期內實現，因此企業容易失去熱忱，最後猶豫不決終告失敗 (D) 使用資料倉儲系統的建構方式須使用資料倉儲匯流排架構(Data Warehouse Bus Architecture)。

58. 在維度模型中，下列哪一個有關日期或時間資料的設計描述是錯誤的 (A) 日期是每一個維度模型都絕對不會出現的維度資料表 (B) 如果有專案上的需求將日期與時間資料當作可以加總的數值資料處理，則日期與時間資料可以直接當作事實資料 (C) 如果將日期與時間資料放在同一張維度資料表中，會產生太多筆的資料，可以將日期與時間資料分別獨立儲存成日期維度資料表以及時間維度資料表，這兩個維度資料表皆直接與事實資料表連接 (D) 如果專案需求中必須提供工作或任務所花費的時間間隔(Time Interval)，則可以將時間資料轉換成相對應的數值資料並放入事實資料表中成為一個可計算的欄位，報表呈現時候再透過計算時間間隔的公式產生一個延伸性欄位供企業主參考。

59. 下列有關退化維度(Degenerate Dimensions, DD)的描述何者錯誤 (A) 退化維度就等同迷你維度資料表(Mini-Dimension Tables) (B) 實務上常見的訂單(Order)、發票(Invoice)、提貨單(Bill of Lading)、機票(Airline Ticket)等文件上的單號或票號資料都會是退化維度資料來源 (C) 退化維度指的就是該維度資料表中除了交易控制文件的編號欄位之外別無其他欄位，例如訂單編號 (D) 分析過程中可以將退化維度資料表中的欄位直接納入事實資料表中，原來的退化維度資料表則不再需要。

60. 關於變動緩慢的維度資料表記錄方式(Slowly Changing Dimensions, SCD)的處理方式，Kimball 提出幾種對應的方法，在實務上哪一種方法最簡單，不需要特別撰寫程式來維護資料，查詢資料的程式也最簡單，但是會有造成資料錯誤的疑慮 (A) 新增加一筆維度資料 (B) 直接改寫維度屬性資料 (C) 新增加一個維度屬性 (D) 刪除並更新一筆維度資料。

61. 下列有關變動快速龐大型維度資料表(Rapidly Changing Monster Dimension Tables)的描述何者正確 (1) 以新增加一筆維度資料技術來處理效率極高 (2) 解決方法就是分離(Break Off)原來維度資料表中經常改變維度屬性值的欄位 (3) 可以利用退化維度(Degenerate Dimensions, DD)技術處理 (4) 可以採用半可加性(Semi-Additive)數值資料處理 (5) 將連續型數值欄位帶狀化(Banded)，使成為帶狀值後再儲存到迷你維度資料表中會讓分離技術更有效率 (6) 迷你維度資料表在使用上毫無缺陷是個完美的技術 (7) 被分離開且規模較小的維度資料表稱為迷你維度資料表(Mini-Dimension Tables) (8) 當第一次分離出一個迷你維度資料表時，如果迷你維度資料表的資料量還是成長很快，則須要進行第二次分離，另外成立第二個迷你維度資料表(Second Mini-Dimension Table) (9) 利用直接改寫維度屬性資料技術可以增加效率 (A) 2578 (B) 13469 (C) 278 (D) 13579。

62. 下列關於維度模型(Dimensional Model)之敘述何者有誤 (A) 維度模型的特點有容易瞭解、查詢快、均衡的維度資料表及可以容納非預期中的新資料 (B) 維度模型又稱為星狀綱要 (C) 維度之劃分建議以管理上的 3 個 H 以及 1 個 W 來進行劃分 (D) 維度模型工作必須辨別且擷取出可衡量的數值資料部分以及情境化的文字敘述資料部分。

63. 下列累積快照事實資料表、交易事實資料表與週期快照事實資料表之比較敘述何者錯誤 (A) 以時間週期(Time Period)為比較項目而言，累積快照事實資料表的時間週期為不確定時間間距，交易事實資料表的時間週期為單時間點，週期快照事實資料表的時間週期為固定時間間距 (B) 以事實資料為比較項目而言，累積快照事實資料表的事實資料表示預設時間內的績效表現，交易事實資料表的事實資料表示交易活動內的績效表現，週期快照事實資料表事實資料表示生命週期內的績效表現 (C) 以設計日期維度資料表為比較項目而言，累積快照事實資料表在日期維度資料表時會以多日期欄位方式記錄里程碑，交易事實資料表在日期維度資料表會記錄著交易的日期，週期快照事實資料表在日期維度資料表會紀錄著週期結束的日期 (D) 以顆粒(Grain)度設定為比較項目而言，累積快照事實資料表的顆粒度設定是以一個工作生命週期來記錄一筆事實資料，交易事實資料的顆粒度設定是以一個交易事件來記錄一筆事實資料，週期快照事實資料表的顆粒度設定是以一個固定時間的企業現況來記錄一筆事實資料。

64. 通常維度資料表具有以下哪三種特性 (1) 欄位名稱具詳盡性(Verbose) (2) 欄位值具描述性(Descriptive) (3) 資料具完整性(Complete) (4) 資訊來源具未知性(Unknown) (A) 123 (B) 234 (C) 124 (D) 134。

65. 下列有關星狀綱要模型之敘述哪些是錯誤 (1) 一個星狀綱要模型中可以有三個事實資料表存在 (2) 星狀綱要模型中顆粒度大小的設定不一致時，查詢過程比較有效率，正確性較高 (3) 一個星狀綱要模型中維度資料表只能有一個 (4) 星狀綱要模型中事實資料表中的自然鍵(Natural Keys, NK)欄位就是維度資料表中的外來鍵(FK)欄位的意思 (5) 迷你維度(Mini Demensions)是處理控制文件時而產生的 (6) 星狀綱要模型中事實資料表中的代理鍵(Surrogate Keys, SK)欄位與自然鍵 (Natural Keys, NK)欄位意義不相同 (7) 星狀綱要模型中維度資料表的描述性欄位如果有蒐集不到資料的情形盡量都以虛值(Null Value)填入 (A) 135 (B) 24 (C) 3467 (D) 1234567。

66. 下列關於交易控制文件(Transaction Control Document)之敘述何者有誤 (A) 交易控制文件的資料是來源系統或 ERP 系統主要處理的對象 (B) 文件結構屬於父子(Parent-Child)結構 (C) 文件上只有一筆交易文件的表頭記錄(Transaction Header Record) (D) 文件的主體(Transaction Body)只能填入一筆交易品項記錄。

67. 下列關於事實資料表(Fact Table)之敘述何者錯誤 (A) 只用來儲存那些經常用來表現企業經營績效的數值 (B) 是一個擁有許多自然鍵的資料表 (C) 每筆事實資料表(Fact Table)會連到每張維度資料表中的一筆資料 (D) 事實資料絕大多數都是數值性資料。

68. 下列關於維度模型之特性敘述何者正確 (1) 可以減少大量的 Join 運作，可以節省查詢時間 (2) 可以方便的組合出查詢報表(Ad-hoc Queries) (3) 可以容納非預期中的新資料 (4) 可以依據任務及資源的相依性決定關鍵路徑(Critical Path) (A) 123 (B) 234 (C) 134 (D) 124。

69. 下列何者是維度資料表(Dimension table)的基本結構 (1) 主鍵(Primary Keys) (2) 代理鍵 (Surrogate Keys) (3) 自然鍵(Natural Keys) (4) 外來鍵(Foreign Keys) (A) 123 (B) 234 (C) 134 (D) 124。

70. 通常資料倉儲設計者，為了同時符合資料結構與呈現內容上的不同需求，需用同一主題的多維度模型資料去定義出 (A) 能給不同使用者用的資料立方體 (B) 匯流排矩陣表 (C) 多個資料報表 (D) 一個資料報表。

71. 資料立方體的基本組成元件中，在組成維度方面，不包括下列哪一個 (A) 維度表 (B) 維度表的組成屬性 (C) 維度對應關係 (D) 維度與事實的對應關係。

72. 資料立方體的基本組成元件中，包括下列哪一個 (1) 組成事實 (2) 組成維度 (3) 維度中的屬性之階層分析 (4) 資料立方體計算與儲存的方法與時機 (5) 匯流排架構 (6) 資料封包 (A) 1345 (B) 346 (C) 1234 (D) 246。

73. 資料倉儲系統最常提供的三類資料呈現方法為 (1) 一般報表 (2) 線上即時報表分析 (3) 儀表板 (4) 討論版 (A) 123 (B) 124 (C) 1234 (D) 234。

74. 最常見的線上即時報表分析動作包括 (1) Roll-Up (2) Drill-Down (3) Slice-and-Dice (4) Pivot (5) Drill-Across (6) Roll-Over (7) Slice-Down (A) 123467 (B) 23456 (C) 1234567 (D) 12345。

75. 下列哪一個線上即時報表分析動作會改變報表內部格式排列的順序 (A) Slice-and-Dice (B) Pivot (C) Roll-Over (D) Slice-Down。

76. 下列哪一個線上即時報表分析動作指的是我們要將兩個或兩個以上的多維度資料模型建立關係，以用來比較兩個不同模型裡面的資料 (A) Slice-and-Dice (B) Drill-Across (C) Roll-Over (D) Slice-Down。

77. 單一單位的績效趨勢綜合看板的重點在顯示每一個選中的單位的營運績效的 (A) 達成日期 (B) 指標 (C) 大小 (D) 變化趨勢。

78. 多維度模型需要經過對應關係才能變成資料立方體，一個多維度模型與資料立方體之間的對應關係為 (1) 通常對應到一個資料立方體 (2) 可以對應到多個資料立方體 (3) 只能對應到一個資料立方體 (A) 123 (B) 13 (C) 12 (D) 23。

79. 一個使用者想要用不同於既有屬性階層來產生其報表，則他要將這個新的屬性階層 (A) 另外定義到該立方體 (B) 定義到另外一個新建立的立方體 (C) 設法融入既有屬性階層 (D) 用前述三種方法皆可定義。

80. 下列何者不是使用資料倉儲系統所產生的一般報表的好處 (A) 資料倉儲系統內的資料是經過整理和核對過的，所以正確性很高 (B) 資料倉儲系統將資料收集與報表產生的過程完全分開，如此可使報表產生的效率提高 (C) 管理人員可以隨意改變報表格式以符合其需要 (D) 報表的遞送方式可透過資料倉儲系統的規劃，所以在遞送的靈活度以及資料安全性上都能有效的提高。

81. 在建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時，有兩條並存的流程為「規劃與設計流程」和「資料處理流程」，其中規劃與設計流程各步驟的順序為 (1) 系統建置 (2) 架構設計 (3) 需求與現況 (4) 測試與發佈 (A) 1234 (B) 3214 (C) 3124 (D) 2134。

82. 在建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時，資料處理流程各步驟的順序為 (1) 資料清理 (2) 資料一致化 (3) 資料萃取 (4) 資料交付 (A) 1234 (B) 3214 (C) 3124 (D) 2134。

83. 開始設計 ETL(萃取、轉換、載入)系統最困難的挑戰就是一切圍繞著「什麼」 (A) 系統 (B) 人員 (C) 需求 (D) 經費。

84. ETL(萃取、轉換、載入)的各個步驟於資料倉儲架構中之何處進行 (A) 來源系統 (B) 資料集結區 (C) 展示區 (D) 客戶端。

85. 建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時會在架構設計階段中設計資料集結區，ETL 小組必須估算整個資料儲存所需的容量，並提供什麼給資料庫管理員和系統管理員進行集結區的空間分配 (A) 來源系統追蹤報告 (B) 集結區規模估算表 (C) 資料概況分析報告 (D) 審計維度表。

86. 在 ETL(萃取、轉換、載入)資料萃取(Extract)過程中進行來源系統分析(Source System Analysis) 時通常包括兩階段，而其中資料探索階段(Data Discovery Phase)的各個步驟的執行順序為 (1) 追蹤來源系統 (2) 分析來源系統 (3) 確定原始系統 (4) 收集來源系統 (A) 1234 (B) 1324 (C) 2341 (D) 4132。

87. 在 ETL(萃取、轉換、載入)資料萃取(Extract)步驟中，當初始資料載入完成後，捕獲來源系統中的資料變化立即變成非常重要的任務，對於一個資料倉儲的成功至關重要，資料內容的維護則依賴增量載入的過程，而在增量載入的過程中，下列一種監測來源資料變化的方法會有溢位(寫爆)問題，建議最後考慮 (A) 審計欄 (B) 資料庫日誌 (C) 按時萃取 (D) 排除處理。

88. 在 ETL(萃取、轉換、載入)資料萃取(Extract)步驟中，當初始資料載入完成後，捕獲來源系統中的資料變化立即變成非常重要的任務，對於一個資料倉儲的成功至關重要，資料內容的維護則依賴增量載入的過程，而在增量載入的過程中，下列一種監測來源資料變化的方法最為可信，但不一定最有效率 (A) 審計欄 (B) 按時萃取 (C) 排除處理 (D) 初始和新增載入。

89. ETL(萃取、轉換、載入)在進行資料清理(Clean)之前、中、後，用以追縱錯誤與衡量品質的工具對應為 (1) 錯誤事件事實表 (2) 資料概況分析報告 (3) 審計維度表 (A) 123 (B) 213 (C) 312 (D) 321。

90. 資料品質檢查需要根據各種檢查目的設計出各種篩檢程式，ETL(萃取、轉換、載入)系統透過執行這些篩檢程式來確保資料具有足夠程度之資料品質。資料品質之檢查方法大致可分為四個大的類型，哪一種類型的資料品質檢查係用來確保由來源系統輸入的資料包含目標系統期望的資料 (A) 欄位檢查 (B) 結構檢查 (C) 資料檢查 (D) 值檢查。

91. 在建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時資料處理流程的每一步驟都相當重要，而其中的資料清理(Clean)的指導原則為 (A) 遇到錯誤停止運行 (B) 記錄錯誤持續運行 (C) 跳過錯誤持續運行 (D) 系統直接當機。

92. 由於終端使用者會從多個分離的事實表組合所需的資料進行應用，所以在清理資料後，就需對資料進行一致化處理，解決不同來源資料間資料不一致的問題，使資料能夠在資料倉儲中一起使用，建置一致化維度所需要的三個步驟 (1) 篩選 (2) 比對(去重複) (3) 標準化，其正確順序為 (A) 132 (B) 123 (C) 213 (D) 321。

93. 下列 ETL(萃取、轉換、載入)之需求分析何者正確 (1) 時程需求(Latency Requirements)係將追蹤報告提交到上級管理部門的速度 (2) 整合需求(Integration Requirements)係為能整合各種來源資料進行分析 (3) 業務需求(Business Needs)指的是資料倉儲終端使用者的資訊需求 (4) 品質需求 (Quality Requirements)之評估結果可能關係到資料倉儲的成敗 (A) 123 (B) 234 (C) 124 (D) 1234。

94. 下列關於一致化維度(Conformed Dimension)之敘述何者錯誤 (A) 一致化維度對每個被關連的事實表來說都是相同的 (B) 建置一致化維度需要標準化、比對(去重複)、篩選三個步驟 (C) 一致化維度必須是集中管理的物件 (D) 一個好的一致化維度常需要融合多個新欄位表及資料編碼方式。

95. 在資料倉儲的資料建制流程中，有關資料處理流程中的部份步驟，正確的執行順序為何 (A) 一致化步驟完成之後才進行交付 (B) 清理步驟完成之後才進行交付 (C) 清理步驟完成之後才進行萃取 (D) 一致化步驟完成之後才進行清理。

96. 在 ETL 需求分析結束之後，會進入架構設計的階段，此時就要確定 ETL 系統在架構方面的選擇，這些選擇對系統建置步驟而言是十分重要的前提，因為此時的選擇將會影響到下面的哪些項目 (1) 軟體 (2) 硬體 (3) 編碼習慣 (4) 人員 (5) 操作 (6) 會計科目 (7) 優良供應商 (8) 熱賣產品推薦清單 (A) 12345 (B) 2478 (C) 1268 (D) 13678。

97. 以下何者非企業租用雲端服務所帶來的好處 (A) 不用購買與維護服務的運算設備 (B) 可視每次不同的需要彈性地使用不同等級的服務 (C) 可以交由外界執行企業內部的商務決策 (D) 為企業省下資料儲存的成本。

98. 以下何者敘述為非 (A) AWS 有提供如「命令提示字元」(Command window)讓使用者快速下達管理指令的環境 (B) 因資安考量，AWS 不提供可讓用戶客製開發的能力(即不提供開發工具如 SDKs) (C) AWS Lambda 為 AWS 所提供的運算服務功能 (D) AWS SageMaker 為 AWS 所提供的機器學習服務功能。

99. 對於 BI 於 AWS 的「偵測信用卡交易詐騙例子」案例中，以下何者為非 (A) 運用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)存放訓練資料 (B) 運用 Amazon SageMaker 來建立訓練模型 (C) 運用 Amazon QuickSight 以產生視覺化報告與各式查詢 (D) AWS Lambda 會自動觸發並執行服務，並可自動擴展執行規模，使用者只需要配合支付每次觸發的服務費用。

100. 對於 BI 於 AWS 的「提升預測準確性」案例中，AWS 的預測解決方案可再增加哪個步驟 (A) 資料整備(Data Preparation) (B) 進行預測(Forecasting) (C) 預測結果的視覺化呈現(Data Visualization) (D) 誤差分析(Error Analysis)。

101. 租用雲端商業智慧服務時，企業用戶應注意哪些事項 (A) 因系統當機或服務中斷而對企業用戶所帶來的損失 (B) 龐大企業資料無法上雲端 (C) 相較於自行購買設備來執行相同的服務而言，租用的服務費用會來得較昂貴 (D) 雲端服務較無資訊安全保障。

111年 - 111 BI規劃師試題_第1章至第5章(1-101題)#113083

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