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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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112年 - 112 初級巨量資料分析師能力鑑定考試02:資料處理與分析概論#116824
> 試題詳解
10. 下列哪個方法是將時間序列資料轉換到頻域空間?
(A) 傅立葉轉換
(B) 特徵值加權
(C) 資料降維
(D) 隨機抽樣
答案:
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統計:
A(36), B(3), C(5), D(0), E(0) #3156379
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/11/05
#7032441
1. 題目解析 題目詢問的是將時間序列資...
(共 814 字,隱藏中)
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11. 對於某些資料屬性內出現異常大的值,有可能會導致誤導模型訓練的結 果,此時會將該屬性值進行何種處理,使所有屬性值被轉換到 0 至 1 之 間? (A) 資料組織 (B) 資料特徵縮放 (C) 資料清理 (D) 資料分析
#3156380
12. 胖虎目前在分析一間公司的健康檢查資料,其中有一個欄位是 BMI 值, 胖虎想要將其根據不同區段分類為過輕、正常、過胖、肥胖,請問胖虎 正在做的是何種屬性轉換? (A) 二值化(Binarization) (B) 分級(Bining) (C) 捨入(Rounding) (D) Log 轉換(Log Transformation)
#3156381
13. 下列何者不是屬性轉換的主要目的? (A) 轉換後可能更容易發現資料之間的關係,使沒有關係變成有關係 (B) 資料可能呈現嚴重的偏態分布,經過轉換後差異可以拉開 (C) 讓資料能夠符合模型所需要的假設,以利進行分析,例如經過轉換 後的資料呈現正態分布 (D) 能夠讓資料的可讀性更高
#3156382
14. 下列哪種方法不屬於特徵選擇(Feature-Selection)的標準方法? (A) 嵌入方法(Embedded) (B) 過濾方法(Filter) (C) 包裝方法(Wrapper) (D) 抽樣方法(Sampling)
#3156383
15. 關於資料特徵,下列敘述何者不正確? (A) 資料特徵個數越多,該模型所需的運算時間也就越短 (B) 資料特徵個數越多,容易引起維度災難,而模型也會越複雜 (C) 剔除不相關或多餘的資料特徵,以減少資料特徵個數,提高模型效 果 (D) 可透過模型計算資料特徵重要程度,例如:Random Forest
#3156384
16. 關於巨量資料,下列敘述何者不正確? (A) 巨量資料分析始於找出大量資料之間的關聯性 (B) 隨著巨量資料分析技術俱進,分析人員可以忽略數據的真實性,依 然仍夠得到理想的結果 (C) 好的巨量資料運算服務,是可以根據運算需求與時效性,平行擴增 所需要的運算資源 (D) 能妥善處理和保存大量的數據資料,即為巨量資料所談的量級 (Volume)之特性
#3156385
17. 關於 MapReduce 框架,下列敘述何者不正確? (A) Mapper 的輸出需要是鍵值組(key-value pair)的結構 (B) 實現 Reducer,通常是定義如何處理個別鍵值下的值集合 (C) Reducer 的輸出值通常也是鍵值組(key-value pair)的結構 (D) 資料在進入 Map 階段之前會經過整理階段(shuffle)
#3156386
18. 下列敘述何者在描述巨量資料中多樣性(Variety)的特性? (A) 能夠處理相當大的資料,例如 100TB 的歷史資料 (B) 善於處理非結構化資料,例如各式網站資料等 (C) 能夠大幅縮短分析的時間,能更快速反應商業需求 (D) 能夠處理每天龐大的交易數據
#3156387
19. 關於巨量資料技術架構,下列何者不是應具備的需求? (A) 可以被平行擴充 (B) 儘可能能夠被分散式處理 (C) 儘可能的使用單一節點資料庫 (D) 具有高容錯性
#3156388
20. 關於 HDFS 的文件寫入,下列敘述何者正確? (A) 支持多用戶對同一份文件的寫入操作 (B) 用戶可以在文件的任意位置進行修改 (C) 預設將文件複製三份存放 (D) 複製的文件預設都存在同一個主機上
#3156389
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