3. 附圖為某資料之分佈圖，此圖資料之偏態(Skewness)值較有可能為下列哪個選項？

(A)Skewness ＜ 0；
(B)Skewness ＞ 0；
(C)Skewness = 0；
(D)無法計算 Skewness

4. 累積分佈函數(Cumulative Distribution Function, CDF)可用於描述隨機變數的機率分佈特性，其數學定義為下列何者？ (A)機率密度函數(Probability Density Function, PDF)的平均值； (B)機率密度函數(Probability Density Function, PDF)的積分； (C)機率密度函數(Probability Density Function, PDF)的離散總和； (D)機率密度函數(Probability Density Function, PDF)的標準差

5. 在進行資料前處理時，若使用 Label Encoding 將類別變數轉換為數字型態，下列何者為最常見的潛在風險？ (A)無法處理缺值； (B)會引入類別之間的虛假順序關係； (C)無法擴展至新資料； (D)記憶體佔用過高

6. 在進行資料分析時，會遇到類別型(Categorical)與數值型 (Numerical) 資料格式。關於這兩種資料格式的處理，下列敘述何者不正確？ (A)One-Hot 編碼(One-Hot Encoding)會將類別變數轉換為多維二元向量，適用於無序(Nominal)類別資料，但在高基數(High Cardinality)特徵下可能造成維度爆炸問題； (B)標籤編碼(Label Encoding)會以整數表示不同類別，若應用於無序 (Nominal)資料，可能導致模型誤將編碼值解讀為具數值大小關係的特徵； (C)標準化(Standardization)透過將資料平移與縮放，使其平均值為0、標準差為 1，可在多數距離型演算法中改善收斂速度，並同時將數值範圍壓縮至 0 至 1 之間； (D)對連續變數進行分箱(Binning)可提升模型可解釋性，但若分段方式 未依據資料分佈特性設計，可能導致資訊損失或邊界偏誤

7. 在資料庫的 ACID 特性中，下列何者為「原子性(Atomicity)」的正確定義？ (A)所有資料欄位必須為相同型別； (B)每次交易需以批次方式執行； (C)交易不可分割，需完全成功或完全失敗； (D)系統會自動同步交易資料至所有節點

8. 資料科學家為分析顧客行為，利用現有欄位「銷售金額」與「瀏覽次數」，計算出新變數「銷售金額/瀏覽次數」。此動作屬於下列哪一類特徵工程方法？ (A)特徵選擇(Feature Selection)； (B)特徵衍生(Feature Derivation)； (C)特徵轉換(Feature Transformation)； (D)分箱處理(Binning)

9. 在進行數值特徵的標準化(Normalization)時，若資料中存在極端值 (Outliers)，下列哪一種方法最適合使用？ (A)Min-Max 正規化(Min-Max Scaling)； (B)Z-score 標準化(Z-score Normalization)； (C)穩健縮放(Robust Scaling)； (D)標準分箱(Standard Binning)

10. 下列哪一種情境最適合應用異常偵測( Anomaly Detection)技術？ (A)根據歷史銷售資料預測特定商品在旺季期間是否會出現供貨短缺，以提前調整庫存策略； (B)透過信用風險模型預測顧客是否可能發生違約，以輔助核貸決策； (C)即時分析金融交易資料流，偵測與平常交易行為明顯不同的可疑交易紀錄； (D)監控線上服務平台的使用者登入次數，預測次日的登入量變化趨勢

11. 若一家公司需即時監控大量物聯網裝置的異常行為，下列哪一種組合最適合此應用？ (A)傳統關聯式資料庫+圖形視覺化； (B)批次資料處理+雲端備份； (C)大數據平台+即時資料分析技術； (D)Word 文件+手動標註

12. 在處理分類問題時，若某一類樣本數明顯少於其他類別，研究人員可能採用隨機過採樣(Random Oversampling)以平衡資料比例，此方法最常造成下列哪一種問題？ (A)增加過擬合風險； (B)降低模型的收斂速度； (C)減少資料總筆數數量； (D)導致訓練資料欄位缺失

13. 下列何者為同態加密( Homomorphic Encryption)技術的核心特性？ (A)將資料轉換為匿名識別碼以隱藏身分； (B)對資料進行標準化處理以提升模型精度； (C)自動偵測與排除異常值； (D)可直接在加密狀態下進行數據運算

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