iPAS AI應用規劃師(中級) 科目2 大數據處理分析與應用 模擬試題 / iPAS AI 應用規劃師, AI 測驗題庫, iPAS AI 中級, 測驗題庫 / 作者: S學院 iPAS AI應用規劃師(中級) 科目2 大數據處理分析與應用 模擬試題 ，採智能選題，無限次反覆練習。 1. 在進行假設檢定時，當 p 值小於α（顯著性水準）時，下列結論哪一項正確？ 接受對立假設 拒絕虛無假設 接受虛無假設 拒絕對立假設 None 2. 如附圖所示為 Python 程式碼，關於程式碼的敘述，下列哪一項錯誤？ 第 2 列是讀取 CSV 檔案轉成資料框型別 第 3 列是以產品種類進行分群 第 4 列是統計各群別銷售地區的資料內容加總 第 1 列是匯入 pandas 套件，並設定別名為 pd None 3. 遺缺值（Missing Data）是許多資料經常會出現的問題，下列有關遺缺值的敘述哪一項錯誤？ 處理遺缺值的逐案刪除法（Casewise）採行的是完整資料分析（Complete Case Analysis） 利用算術平均、中位數或眾數進行補值是多重補值法（Multiple Imputation）的一種 處理遺缺值的成對刪除法（Pairwise）採行的是可用資料分析（Available Data Analysis） 相較於非隨機遺缺（Missing Not At Random），完全隨機遺缺（Missing Completely At Random）是比較理想的狀況 None 4. 在資料分析中，主成份分析（Principal Components Analysis, PCA）是一種特徵萃取（Feature Extraction）的技術。PCA 的主要目的下列哪一項正確？ 透過轉換數據來強化特徵之間的相關性 將特徵轉換為類別變數以便於模型訓練 從原始數據中提取最具變異性的特徵以減少維度 提高數據的維度以捕捉更多的特徵訊息 None 5. 假設一組資料呈現正偏態（右偏態），下列敘述哪一項正確？ 平均數小於中位數 平均數等於中位數 平均數大於中位數 中位數和眾數相同 None 6. 在數據分析中，線性模型是一種基本且常用的統計模型。關於線性模型的說法中，下列哪一項正確？ 線性模型可以用來建構反應變數與解釋變數之間的線性關係 線性模型只適用於反應變數是二元分類的情況 線性模型的參數估計僅能透過貝葉斯（Bayesian）方法獲得 線性模型不需要考慮解釋變數之間的共線性問題 None 7. 關於天真貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）的敘述，下列哪一項正確？ 天真貝氏分類器主要用於處理迴歸問題，而不是分類問題 天真貝氏分類器假設所有特徵是條件獨立的，即每個特徵對於目標變數的影響是獨立於其他特徵的 天真貝氏分類器只能在大規模數據集上有效，對小規模數據集無法提供準確的預測 天真貝氏分類器假設所有特徵變數之間是高度相關的，並且會影響最終的分類結果 None 8. 在非監督式學習的觀念和應用情境中，下列敘述哪一項錯誤？ 使用支持向量機（Support Vector Machine, SVM）對數據進行分類，根據已知標籤來預測新樣本類別 使用關聯規則學習來分析顧客購買行為，發現商品之間的隱藏關聯 使用主成份分析（Principal Components Analysis, PCA）來降低高維度資料的複雜性，以便進行視覺化分析 使用聚類方法（Clustering）將商品依照銷售模式進行分類，以幫助公司制定銷售策略 None 9. 關於文本資料的敘述，下列哪一項正確？ 詞性標註（Part Of Speech, POS）是一種詮釋資料的方式 文本資料是一種高結構化（Highly Structured Data） 文本資料通常不太需要新增額外的詮釋資料，就可擁有不錯的結構性 文本語料庫中，文字資料通常是標準化的資料 None 10. 關於文本前處理技術的說明，下列哪一項正確？ 詞組提取：和詞形還原很相似，將詞綴移除 詞幹提取：依詞性標記提取出名詞詞組或是動詞詞組等 詞性標記：將字詞標上連接詞或是代名詞等分類 詞形還原：將 see 或 sees 提取出 see None 11. 在進行數據分析時，了解資料的性質與類型對於選擇合適的分析方法相當重要。關於資料的性質和處理方式，下列敘述哪一項正確？ 順序型資料（Ordinal Data）的比較可以使用中位數來評估差異 離散型資料（Discrete Data）的分佈通常用連續的機率密度函數來描述 名目型資料（Nominal Data）的分析通常需要使用 t 檢定來檢查兩個群體之間的差異 連續型資料（Continuous Data）只能使用線性迴歸進行分析，無法使用其他統計方法 None 12. 關於階層式分群法（Hierarchical Clustering）的敘述，下列哪一項錯誤？ 階層式分群法透過一種階層架構的方式，將資料層層反覆地進行分裂或聚合，以產生最後的樹狀結構 聚合式階層分群法（Agglomerative Hierarchical Clustering）由樹狀結構的頂端開始層層逐次分裂 階層式分群法如果採用聚合的方式，可由樹狀結構的底部開始，將資料或群聚逐次合併 階層式分群法如果採用分裂的方式，則由樹狀結構的頂端開始，將群聚逐次分裂 None 13. 下列敘述哪一項正確？ 平均數不會受到極值影響 中位數不會受到極值影響 眾數容易受到極值影響 極值一定是異常值 None 14. 關於分群法（Clustering）的敘述，下列哪一項錯誤？ 階層式分群會事先指定分群數量，演算法會直接根據樣本資料之間的距離，將距離最近的集結在一群，直到所有樣本都併入到同一個集群之中 集群分析技術主要有兩大類：階層式分群（Hierarchical Clustering）和切割式分群（Partitional Clustering） 切割式分群會事先指定分群數量，並透過像 K-means 等演算法，讓組內同質性和組間異質性最大化 集群分析能將 N 個樣本，集結成 M 個群體的統計方法 None 15. 判斷資料是否接近常態可以透過常態分位數圖（Quantile-Quantile Plot , QQ Plot）來檢視，下列哪一項接近常態分佈？ A B D C None 16. 一位數據分析師正在分析一組銷售數據，並希望了解數據的分布特徵以及變數之間的相關性。關於資料分布和相關性的敘述，下列哪一項正確？ 當數據具有常態分佈時，標準差是唯一適合描述數據變異性的指標 當變數之間的相關係數為 0 時，表示它們之間存在強烈的非線性關係 散佈圖可以幫助呈現兩個變數之間的關係，包括線性和非線性關係 數據分布呈現偏態時，算術平均數會比中位數更能準確地反映數據的中心趨勢 None 17. 在監督式學習過程中，模型性能的評估相當重要。關於性能評估指標的敘述，下列哪一項錯誤？ 召回率（Recall）衡量的是所有實際為正類的樣本中，成功被預測為正類的比例 交叉驗證是一種常用的模型評估方法，能有效減少過擬合的風險 ROC 曲線下的面積（Area Under Curve, AUC）是一個綜合性指標，能夠幫助評估模型的分類性能，數值範圍介於 0 到 1 之間 當模型的準確率（Accuracy）提高時，召回率必然也會隨之提高 None 18. 在進行卡方檢定（Chi-Square Test）時，若觀察值與期望值之間的差異很大，則下列敘述哪一項正確？ 差異大小不影響 p 值 p 值小，支持虛無假設 p 值較小，支持拒絕虛無假設 p 值較大，支持虛無假設 None 19. 分析方法通常需要資料轉換成對應的格式才有辦法進行，關於資料格式的說明下列哪一項正確？ 圖形文法的繪圖套件，只接受短格式資料 資料計算共變異數需要轉換成寬格式資料 資料計算相關係數需要轉換成長格式資料 進行變異數分析需要寬格式資料 None 20. 如附圖所示為 Python 程式碼，有一變數 df 為 pandas.DataFrame 型態，依序執行附圖 1 程式碼，請問在執行後，選項中之敘述何者錯誤？ 上述程式碼會刪除欄位 ColB 中有缺失值的資料列 執行上述程式碼後，再執行 df['ColC'].sum()，會得到 9 上述程式碼會對欄位 ColC，進行缺失值的填補 執行上述程式碼後，df 剩下 2 筆資料 None 如有問題可留言，謝謝您的寶貴意見！ 暱稱 電郵（提交獲得正確答案，可換題測驗完整題庫，新增題庫電郵通知） Time's up
