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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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109年 - 109-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料處理與分析概論#119179
> 試題詳解
10. R 語言中,關於資料排序,下列敘述何者「不」正確?
(A) order()回傳排序後的觀測值編號
(B) sort()回傳排序後的字串值或數值
(C) rank()回傳每個元素的排名值
(D) permute()回傳排序後的字串值或數值
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統計:
A(0), B(2), C(1), D(6), E(0) #3219294
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971270
1. 題目解析 這道題目要求我們找出在 ...
(共 953 字,隱藏中)
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11. 下列何者「不」是屬性挑選(feature selection)的特性? (A) 降低計算時間 (B) 提高資料維度 (C) 降低模型複雜度 (D) 增加模型穩定性
#3219295
12. 關於主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)與奇異值分解 (Singular Value Decomposition, SVD),下列敘述何者正確? (A) PCA 較 SVD 更一般化 (B) SVD 將資料矩陣分解出只有橫列的基底向量 (C) PCA 分解出資料矩陣之縱行與橫列的基底向量 (D) PCA 可以基於資料矩陣之相關係數方陣或共變異數方陣進行計算
#3219296
13. 屬性轉換(feature transform)為資料前處理的重要步驟,下列敘述何 者「不」正確? (A) 可調整屬性的尺度 (B) 會破壞模型的預測能力 (C) 可改變屬性的偏斜性 (D) 可降低離群資料對於模型的不良影響
#3219297
14. 下列何者為以均值正規化(mean normalization)的方式,計算數列[1, 2,2, 4, 5]之結果? (A) [0.00, 0.25, 0.25, 0.75, 1.00] (B) [0.2, 0.4, 0.4, 0.8, 1.0] (C) [-0.45, -0.20, -0.20, 0.30, 0.55] (D) [-0.5, 0.0, 0.0, 1.0, 1.5]
#3219298
15. 下列何者「並非」屬性萃取(feature extraction)的方法? (A) 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) (B) 正規化(normalization) (C) 自編碼器(autoencoder) (D) 偏最小平方迴歸(Partial Least Squares Regression, PLSR)
#3219299
16. 關於巨量資料運算平台,下列敘述何者「不」正確? (A) 採用水平式擴充(scale-out),並大量分散式處理 (B) 具有高容錯性,採平行化運算 (C) 採用分片機制(sharding),將資料分片儲存於各節點,以利多次 讀取與多次寫入 (D) 資料本身可分散到各資料節點,以增加運算效能,也可透過網路 傳輸將執行程式送到資料端進行運算
#3219300
17. 為了有效利用多台電腦對大量的資料進行計算,並避免某一電腦壞掉 而對計算結果造成影響,請問該採用下列何種方式進行? (A) 集中計算(centralized computing) (B) 多執行緒(multithreading) (C) 平行運算(parallel computing) (D) 分散式運算(distributed computing)
#3219301
18. 為了從網路上蒐集外部資訊,往往需要撰寫爬蟲(web scraping)程式 取得資料。下列何種情況與分散式的爬蟲架構較無關係? (A) 獲取數十個新聞網站的新聞作者、內容與圖片 (B) 取得某一電商平台的所有商品名稱、價格與賣家訊息等 (C) 從某一交易所的當日盤後資訊頁面取得單一統計表 (D) 從多個技術相關文章的網站中獲取文章內容
#3219302
19. 關於 MapReduce 架構,下列敘述何者「不」正確? (A) 當節點(nodes)失效時,其他節點無法接管失效的任務 (B) 可運行在不可靠的低階電腦叢集(clusters)上 (C) 映射(map)是將任務分配到不同節點(nodes)進行計算 (D) 化簡(reduce)是將處理完的結果重新組合
#3219303
20. 附圖是藉由 MapReduce 進行詞頻統計(word count)工作的流程示意圖。請問圖中對應的動作組合應為下列何者? (A) Mapping -> Splitting -> Shuffling -> Reducing (B) Splitting -> Mapping -> Shuffling -> Reducing (C) Reducing -> Splitting -> Mapping -> Shuffling (D) Splitting -> Shuffling -> Mapping -> Reducing
#3219304
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