12. 請問附圖資料表已達到哪一個正規化階段？
(A) 未正規化
(B) 第一正規化
(C) 第二正規化
(D) 第三正規化

13. 附圖資料表為 StudentTable。請問對其執行 SELECT COUNT(StudentName) FROM StudentTable WHERE Age＜20；語句後， 得到之 COUNT(StudentName)結果為何？ (A) 1 (B) 2 (C) 3 (D) 0

14. 附圖有兩個資料表分別為 Table1、Table2，今想將兩資料表合併、並顯示出 Name、Sales、Store 3 個欄位，請問下列何者為正確 SQL 語 法？ (A) SELECT T1.Name, T2.Sales, T2.Store FROM Table1 as T1, Table2 as T2 WHERE T1.Name = T2.Name； (B) SELECT T1 Name, T1 Sales, T2 Store FROM Table1 as T1, Table2 as T2 WHERE T1.Name = T2.Name； (C) SELECT Name, Sales, Store FROM Table1, Table2 WHERE Name = Name； (D) SELECT T1.Name, T1.Sales, T2.Store FROM Table1 as T1, Table2 as T2 WHERE T1.Name = T2.Name；

15. 請問下列何者「不」是 SQL 中用來查詢時間的正確格式？ (A) SELECT * FROM [資料表] WHERE Date ＞ '2019-10-01 12:10:10'； (B) SELECT * FROM [資料表] WHERE Date BETWEEN '2019-10-01 12:10:10' AND '2019-10-01 12:10:10'； (C) SELECT * FROM [資料表] WHERE Date ＞ '2019-10-01 12:10:10' AND Date ＜ '2019-10-02 12:10:10'； (D) SELECT * FROM [資料表] WHERE Date ＞ '2019-10-01 12:10:10' AND Date ＜ '2019-10-01 24:10:10'；

16. 關於增加資料查詢效能的做法，下列敘述何者「不」正確？ (A) 應選擇離散程度較高的欄位當作索引鍵 (B) 可透過執行計畫（Execution Plan）了解查詢方式，進而修正調整 查詢語法 (C) 採用謂詞下推策略（Predicate Pushdown），可減少處理的資料量 (D) 當資料量大的時候，使用 WHERE IN 查詢會比 JOIN 更有效率

17. 有一資料表 Data 如附圖，請問下列 SQL 語法，何者可以只取得 Name、Age 兩欄位的資料？ (A) SELECT * FROM Data (B) FROM Data SELECT 1, 3 (C) FROM Data SELECT Name, Age (D) SELECT Name, Age FROM Data

18. 關於資料倉儲（Data Warehouse）應具備的特性，下列何者「不」正 確？ (A) 整合性（Integrated），可結合不同來源的資料 (B) 時間變異性（Time-Variant），新資料會不斷輸入，因此會有時間 屬性 (C) 非揮發性（Non-Volatile），舊的資料不會被覆蓋，可以隨時分析 歷史資料 (D) 可還原性（Recoverable），當資料被刪除後，一定可以恢復

19. 下列何種字元編碼「不」可用作繁體中文編碼？ (A) UTF-8 (B) ASCII (C) BIG5 (D) JIS

20. 關於 R 與 Python 語言，下列敘述何者「不」正確？ (A) 在 R 語言中，可使用 write.csv( )函數匯出.csv 檔 (B) 在 Python 語言中，可使用 pandas 的 to_csv( )方法匯出.csv 檔 (C) 在 R 語言中，無法使用 write.table( )函數匯出.csv 檔 (D) 在 Python 語言中，可使用 open("file.csv", "w+")讀寫.csv 檔

21. 下列何者較「不」適合做為物件類型的資料匯出格式？ (A) JSON (B) CSV (C) DOC (D) XML

22. 關於 ETL（Extract, Transform and Load），下列敘述何者「不」正確？ (A) Extract 表示從各個資料源系統（Source System）中挑出所需資料 (B) Load 表示將資料匯入欲儲存的地方 (C) 資料清洗屬於 Transform 的任務之一 (D) 不論何時，ELT 都是標準步驟，不存在 ETL 等其他的可能性

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