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iPAS◆資料處理與分析概論◆初級
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108年 - 108 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料處理與分析概論#119181
> 試題詳解
10. 若要觀察不同區間(每 50 毫米為一級距)的降雨量頻率分佈狀態,最適合用下列何種圖表來進行呈現?
(A) 散佈圖(Scatter plot)
(B) 長條圖(Bar plot)
(C) 直方圖(Histogram)
(D) 圓餅圖(Pie Chart)
答案:
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統計:
A(2), B(5), C(6), D(0), E(0) #3219394
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971141
1. 題目解析 本題目要求選擇一種適合用...
(共 838 字,隱藏中)
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11. 下列何種分析方法需要類別標籤(label)資訊? (A) 線性判別分析(linear discriminant analysis) (B) 主成分分析(principle component analysis) (C) 潛在語意分析(latent semantic analysis) (D) 獨立成分分析(independent component analysis)
#3219395
12. 對於某些資料屬性內出現異常大的值,有可能會出現誤導模型訓練的結果,此時會對該屬性值進行下列何種處理方式,使所有屬性值被轉 換到 0 至 1 之間? (A) 資料組織 (B) 資料屬性尺度調整 (C) 資料清理 (D) 資料分析
#3219396
13. 下列何者較「不適合」用來作為屬性萃取(feature extraction)的方法? (A) 主成分分析(principal component analysis) (B) 拉普拉斯特徵映射法(Laplacian eigenmaps) (C) 交叉驗證(cross validation) (D) 自組織映射圖(self-organizing map)
#3219397
14. 深度學習(deep learning)中,會透過自編碼器(AutoEncoder, AE)來對影像資料降維。關於自編碼器,下列敘述何者「不正確」? (A) 去除影像中的雜訊 (B) 更加準確的進行影像分類 (C) 可用來產生新的影像結構 (D) 為一種監督式學習(supervised learning)
#3219398
15. 在文字探勘技術中,為了使文字資料轉換為電腦看得懂的數值資料, 資料科學家建立一個二維結構,其中屬性為字典中所有字詞,而屬性 的數量為字典中的詞彙數量。每一篇文章經過斷詞之後,會在此結構 中建立一筆紀錄,判斷每一個字詞在各文章中是否出現。請問此技術 運用了下列何種屬性萃取(feature extraction)的方法? (A) 單熱編碼(one-hot encoding) (B) 分級裝箱(binning) (C) 四捨五入(rounding) (D) 對數轉換(log transformation)
#3219399
16. 關於巨量資料處理,下列敘述何者正確? (A) 任何資料皆可作為特定分析目的訓練樣本 (B) 巨量資料缺少某些變量不會影響判斷結果 (C) 可透過網路爬蟲或 API 來搜集大量外部資料 (D) 透過巨量資料處理可由機器完全取代人工判斷
#3219400
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)
#3219401
18. 為了能夠有效分散處理巨量資料,分散式資料處理演算法常基於下列 何種概念進行設計? (A) 貪婪演算法(greedy) (B) 啟發法(heuristic) (C) 反覆迭代(iteration) (D) 先分散(map) 後聚合(reduce)
#3219402
19. 假設某一企業使用大數據進行分析,下列敘述何者「不正確」? (A) 大數據透過內外部的資料做結合 (B) 可透過大數據分析來輔助決策行為 (C) 大數據的資料結構並非固定型態 (D) 影音類型的資料無法進行應用
#3219403
20. 關於 HDFS 之 Erasure Coding(EC)技術,下列敘述何者「不正確」? (A) EC 適用於節省 HDFS 總空間 (B) EC 適用於常用之資料,主要目的是提升查詢效率 (C) 當資料發生損壞,則可透過 Parity-Cell 等解碼計算,並重新恢復 資料 (D) HDFS EC 的架構設計包含了 ECManager 與 ECWorker,屬於主從 式架構
#3219404
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