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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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110年 - 110-1 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#119175
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10. 關於資料彙總(Data Aggregation),下列敘述何者最為正確?
(A) 可降低資料尺度、資料偏斜性對於模型的不良影響
(B) 是運用推論統計學,以展現資料的基本特質
(C) 是以摘要的形式收集或呈現資訊的任何過程
(D) 可以統整不同尺度之連續屬性間的數值分佈
答案:
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統計:
A(0), B(2), C(7), D(4), E(0) #3219094
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971504
1. 題目解析 資料彙總(Data Ag...
(共 889 字,隱藏中)
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1. 關於遺缺值(NA)的處理方式,下列敘述何者較「不」正確? (A) 以貝氏定理公式計算最可能的值填入 (B) 以決策樹歸納法計算最可能的值填入 (C) 以迴歸分析計算最可能的值填入 (D) 無須考慮遺缺值比例,全部刪除
#3219085
2. 將非結構化的資料轉變為結構化的資料,這樣的過程屬於下列何種工 作? (A) 資料前處理 (B) 資料標準化 (C) 資料視覺化 (D) 資料載入
#3219086
3. 假設您每分鐘都會收到某張股票的開盤價、收盤價、最低價、最高價、 成交量,若您只想儲存收盤價,最適合 R 語言中的何種結構? (A) 向量(Vector) (B) 矩陣(Matrix) (C) 字串(Character) (D) 資料框架(Data frame)
#3219087
4. 為找出某一篇英文文章中較為正確且重要的詞頻(如 Cat 與 Cats 均併 做 Cat 計算),下列何者「不」是必要的步驟? (A) 移除停用字(Stop Words) (B) 詞幹提取(Stemming) (C) 詞形還原(Lemmatization) (D) 詞性標記(Part of Speech Tagging)
#3219088
5. 考慮某資料欄位為銷售地區,資料包括北部、中部、南部與離島。如 果須使用單熱編碼(One-Hot Encoding),則離島值最合適的編碼為何? (A) [1 1 1 1] (B) [1 0 0 1] (C) [0 0 0 1] (D) [1 1 1 0]
#3219089
6. 下列何種圖表最適合用來展示資料中各類型數據所佔比例? (A) 圓餅圖(Pie chart) (B) 散點圖(Scatter plot) (C) 折線圖(Line chart) (D) 長條圖(Bar chart)
#3219090
7. 下列何種圖表最適合用來展示時間序列(Time Series)類型的資料? (A) 圓餅圖(Pie chart) (B) 散佈圖(Scatter plot) (C) 折線圖(Line chart) (D) 長條圖(Bar chart)
#3219091
8. 關於將資料去識別化,下列敘述何者「不」正確? (A) 將姓名轉換成 MD5 雜湊值是一種去識別化的方式 (B) 將年齡資料,例如:「39 歲」轉換成「>35 歲」是一種去識別化的 方式 (C) 將資料進行分群後,取平均或中位數取代原本的資料也是一種去 識別化的方式 (D) 所有去識別化的方法百分之百無法找回原本的訊息
#3219092
9. R 語言中,下列函數何者可以回傳資料向量中各百分位數? (A) var() (B) sd() (C) mean() (D) quantile()
#3219093
11. 資料縮減(Data Reduction)包括屬性挑選(Feature Selection)與屬性 萃取(Feature Extraction),下列何者「不」是屬性萃取的方法? (A) 主成份分析(Principal Component Analysis) (B) 偏最小平方法(Partial Least Squares) (C) 相關係數矩陣視覺化(Correlation Matrix Visualization) (D) 因素分析(Factor Analysis)
#3219095
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