資訊推薦

• 236. 以下為 KDD 的 7 個程序 (1) 解釋與評估 (2) 資料的前處理 (3) 建立目標資料集 (4) 資料的轉換 (5) 採取行動 (6) 訂定目標 (7) 資料探勘，請選出正確順序(A
• 245. 下列哪一個不是決策樹的特點(A) 決策樹的建置對資料的分配沒有要求(B) 決策樹的建置成本低、建置速度快(C) 小型的決策樹容易對模型進行解釋(D) 亂度的測量指標影響很大，需依據資料選擇。
• 237. K-means 的執行程序基本上包括五個步驟 (1) 選取中心點 (2) 計算距離與集群分配 (3) 確認集群收斂狀況 (4) 設定 K 值 (5) 中心點調整，請選出正確順序(A) 123
• 1. Both Ray and I don’t think your idea will work. You’d better think of________plan.(A) each other
• 221. 請排序出下列有關建立 BI 專案目標及衡量 BI 成效方式的部分步驟 (1) 建立適當的度量方法(2) 與 BI 專案的關鍵人員建立共識 (3) 設定達成目標的期限 (4) 了解 BI 建置
• 222. 平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)常用來衡量 BI 對企業的整體效益，但其可能因下列何種原因而失效(A) 度量方式可能因某種程度的量化本色而定義不正確(B) 過度依
• 223. 下列何者不是作為衡量 BI 成效的方式(A) 使用者數(B) 投資報酬率(C) BI 系統連線數(D) 企業投注在 BI 的花費。
• 224. 「企業除了使用 MS EXCEL 之外，是否進一步使用其統計分析」以上是屬於何項 BI 成效的評估內容(A) 系統連線數(B) BI 應用程式數(C) 使用者數(D) 平衡計分卡(Balan
• 225. 對於影響 BI 成效的因素中，下列何者屬於人員方面 (1) 使用者專業素養 (2) 老闆的抗拒(3) BI 顧問的關懷 (4) 員工統計能力不足 (5) 客戶的專業素養(A) 1345(B)
• 226. 在測量 BI 使用者數時，下列何者是正確的描述(A) 基於智財權，繞道進來 BI 系統的使用者不應納入使用者數(B) 對於無登入 BI 系統者(例如將 BI 執行結果匯出給其他人使用時)，不
• 227. 「雖然企業有 BI，但我們公司主管們還是習慣以直覺來作決策」以上是有關影響 BI 成效因素中的(A) 資料因素(B) 流程因素(C) 組織文化因素(D) 制度化因素。
• 228. 下列何項不屬於 BI 作業特徵化的項目(A) 程序目的(B) 能力度等級(C) 執行角色(D) 操作步驟。
• 229. 運用投資報酬率(ROI)來評估 BI 成效的步驟中，不包含下列那一項目(A) 確認 BI 專案目標(B) 專案一致化(C) 進行成本效益分析(D) 辨識成本及收益項目。
• 230. 下列關於企業的投資報酬分析(ROI)之敘述何者錯誤(A) 為 BI 衡量成效的衡量方法之一(B) ROI 主要考量企業因 BI 系統或技術的建置所花費的投資成本與因這樣的系統而帶來的效益作一
• 231. 下列何者不是以量化方式了解建置 BI 所期望的組織價值之具體項目(A) Better? 通常是指品質變得更好、客戶更滿意等(B) Faster?通常是指效率的提升(C) Cheaper?通常
• 232. 下列何者不是專案管理所說設定達成目標(Measurable Organizational Value, MOV)可能會使用到的單位(A) 名次(B) 時間(C) 百分比(D) 個數。
• 1. 下列各組「」內的字，讀音相同的選項是：(A) 為人市「儈」／什錦雜「燴」(B) 緣「慳」一面／甲上冰霜迸落，「鏗」然有聲(C)「裨」補闕漏／彈箏博「髀」(D) 數「罟」不入洿池／酒「酤」於市
• 247. 下列哪一個選項是資料探勘領域中一個重要議題，其基本概念為從大量交易資料中挖掘出項目(Item)之間價值的相關性，探索資料項目之間彼此蘊含的關係(A) 分類法(B) 關聯規則(C) 集群法(D
• 248. 資料探勘領域技術中所考量的是其品項的組合性，但是並不考慮品項在不同時間出現的次序性是下列哪一選項(A) 分類法(B) 集群法(C) SQL 查詢(D) 關聯規則。
• 249. 「尿布(Diaper)」與「啤酒(Beer)」的故事是行銷界的經典神話，是屬於下列哪一種資料探勘領域技術的應用(A) 集群法(B) 類神經網路(C) 關聯規則(D) OLAP & Cube
• 250. 在使用關聯規則方法時頻繁項目集(Frequent Itemset)觀念甚為重要，Frequent 又可稱為(A) Small(B) Large(C) Middle(D) Big。
• 251. 在零售產業應用中比較常聽到的購物籃分析(Market Basket Analysis, MBA)，是屬於下列哪一種技術的(A) 集群法(B) 類神經網路(C) 關聯規則(D) 貝氏分類法。
• 252. LOWS 零售店所有曾經賣過的商品項目的數量有 3 種(X, Y, Z)，則這 3 種項目可能組合所產生的 Itemset 的數量等於 7，包含有 X, Y, Z, XY, XZ, YZ,
• 253. 在關聯規則分析時，如果場景是一個零售超市，某項目集 W 出現在幾台購物車中的觀念是指(A) 支持度(B) 信賴度(C) 支持數量(D) 提升度。
• 254. 在關聯規則分析時，如果想了解某項目集 Z 出現的次數占總交易資料庫的比例有多少，則可以透過下列哪一選項求出(A) 提升度(B) 信賴度(C) 支持數量(D) 支持度。