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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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109年 - 109 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料處理與分析概論#119176
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29. 『薪資』資料集中的觀察值(單位千元),依遞增順序顯示為:28, 30,32, 35, 35, 40, 45, 47, 47, 80。下列何者為上述資料中之中位數?
(A) 35
(B) 40
(C) 37.5
(D) 42.5
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統計:
A(1), B(0), C(9), D(0), E(0) #3219163
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971440
1. 題目解析 題目要求計算一組薪資資...
(共 804 字,隱藏中)
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30. 關於類別型變數的頻繁次數比(Frequent ratio)與唯一值百分比(Percent unique)資料相關性,下列敘述何者「不正確」? (A) 頻繁次數比之數值如果太大,表示此變數集中出現最頻繁類別, 可考慮刪除此類別型變數 (B) 某類別型變數計次結果為男:2 次,女:98 次,則頻繁次數比為98 (C) 唯一值百分比之數值太大,表示此變數幾乎完全相同,可考慮刪 除此類別型變數 (D) 某類別型變數計次結果為男:2 次,女:98 次,則唯一值百分比為 2
#3219164
31. 關於主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)屬性萃取的主 要用途,下列敘述何者正確? (A) 以長條圖視覺化多變量資料 (B) 將低度相關的預測變數矩陣 x,轉換成相關且量多的潛在變項集合 (C) 將最攸關的訊息與無關的雜訊結合 (D) 將問題領域中的數個變數,組合成單一或數個具訊息力的特徵變數
#3219165
32. 關於奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD),下列敘述何者 「不正確」? (A) 常見應用是維度縮減 (B) 用於估計結果穩定時 (C) 用於資料其屬性個數大於觀測值個數 (D) 用於估計結果不穩定時
#3219166
33. 根據主計總處資料,2018 年工業及服務業受僱員工(下稱受僱員工) 全年總薪資如附圖,下列敘述何者「不正確」? (https://www.managertoday.com.tw/articles/view/58998) (A) 有半數受僱員工,全年薪資不高於 49 萬元 (B) 有半數受僱員工,全年薪資不高於 62.9 萬元 (C) 此薪水分布不是左右對稱分布的鐘型曲線,而是左偏型態 (D) 全年薪資達 115 萬元,即可排名在受僱員工前 10%
#3219167
34. 下列何者「不能」反映數據的集中趨勢的統計量? (A) 平均數 (B) 中位數 (C) 變異數 (D) 眾數
#3219168
35. 下列何者適合用來呈現[車速,油耗]資料? (A) XY 散佈圖 (B) 直條圖 (C) 直方圖 (D) 折線圖
#3219169
36. 關於關聯型態探勘(Association Pattern Mining),下列敘述何者「不正確」? (A) 典型的關聯型態探勘是分析超市中顧客購買的品項集合資料(通 常被稱為交易資料,或是購物籃資料),其個別品項間或品項群間的關聯 (B) 關聯型態挖掘最常見的模型是以品項集合出現的次數,來量化彼此間的關聯程度,以此挖掘出來的品項集合稱為頻繁品項集 (Large Itemsets or Frequent Itemsets) (C) 就應用領域而言,關聯型態探勘僅應用於購物籃資料分析,因而被稱為購物籃分析(Market Basket Analysis) (D) 關聯型態探勘分析的目的是基於某些品項出現的前提下,挖掘出 可預測其它品項發生之可能性的規則,這些規則就被稱為關聯規則
#3219170
37. 自動編碼器(Autoencoder)通常「不會」用來做下列何項工作? (A) 資料降維 (B) 無損壓縮影像 (C) 特徵擷取 (D) 去雜訊
#3219171
38. 對於二元分類問題,依真實資料的真假值與模型預測輸出的真假值, 可以組合出真陽性(True Positive, TP)、真陰性(True Negative, TN)、 偽陽性(False Positive, FP)、偽陰性(False Negative, FN)四種情況, 組成混淆矩陣(Confusion matrix)。若模型追求較高的精確率 (precision),則應提高下列何者? (A) TP (B) TN (C) TP/(TP+FP) (D) TP/(TP+FN)
#3219172
39. 特徵挑選(Feature Selection)是指挑選原始資料中的合宜屬性,或可視為移除缺乏訊息內涵之變數的維度縮減策略,下列常用的降維方法 中,何者屬於特徵挑選的方式? (A) 因子分析(Factor Analysis) (B) 非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization) (C) 隨機投影(Random Projections) (D) 高相關過濾(High Correlation Filter)
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