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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
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
答案:
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統計:
A(0), B(0), C(11), D(0), E(0) #3219302
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971260
1. 題目解析 題目要求找出與分散式爬蟲...
(共 816 字,隱藏中)
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相關試題
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
21. 關於相關性(correlation),下列敘述何者為正確? (A) 如果一個自變數(X)與反應變數(Y)高度相關,則此自變數應該是 不重要,不用加入模型之中 (B) 皮爾遜相關係數(Pearson correlation coefficient)可以用於度量兩 個變數 X 和 Y 之間的相關程度,其值介於 0 與 1 之間 (C) 皮爾遜相關係數可以用來評估非線性關係 (D) 如果二個變數之相關係數為零,此二個變數可能具有非線性關係
#3219305
22. 某研究人員想檢定國中生的性別與戴眼睛是否有顯著相關性,隨機抽樣取得附圖資料,參考附圖 R 語言執行,下列敘述何者「不」正確? (A) 虛無假設為 H0:戴眼鏡與性別為獨立 (B) 對立假設為 H1:戴眼鏡與性別為相關 (C) 考慮α=0.05,則獨立性檢定之卡方分配自由度為 2 (D) R 語言執行結果為拒絕接受 H0,即戴眼鏡與性別為相關
#3219306
23. 參考附圖 iris 資料集的視覺化結果,下列敘述何者正確? (A) 此視覺化結果稱為散佈圖(scatter plot)矩陣 (B) Sepal.Length 變數最能夠將資料明顯區分成 3 個類別 (C) 該圖使用互相垂直的軸來表示不同的維度 (D) Petal.Length 變數較 Sepal.Width 變數更能夠將資料區分成 3 個類別
#3219307
24. R 語言中,下列何者為可以回傳百分位數資訊的函數? (A) var() (B) sd() (C) mean() (D) quantile()
#3219308
25. 下列何者「不」代表獨立性? (A) P(A|B) = P( A ) (B) P(A∩B) = 0 (C) P(A∩B) = P( A ) P( B ) (D) P(A|B) = P(A|B'),B'表示 B 之補集合
#3219309
26. 在進行假設檢定的過程中,我們會先將結果分成兩種相反的決策:虛無假設(null hypothesis, H0)和對立假設(alternative hypothesis, H1)。 假設擲銅板 100 次,出現正面 60 次,想檢定銅板是不公正的,導致出 現正面機率較大,則對立假設 H1 應為下列何者? (A) 出現正面的機率>1/2 (B) 出現正面的機率=1/2 (C) 出現正面的機率<1/2 (D) 出現正面的機率=60/100
#3219310
27. 下列何者「不」屬於連續型變數資料? (A) 年齡 (B) 銷售金額 (C) 氣溫 (D) 性別
#3219311
28. 盒鬚圖(box plot)利用資料的統計量,可粗略地看出資料是否具對稱 性及分佈程度等,請問「不」包含下列何種統計量? (A) 標準差 (B) 最小值 (C) 中位數 (D) 第一四分位數
#3219312
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