< (1-20-20)-ICT題庫1141017 >
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| ( | ) | 1. | 曾與世界西洋棋冠軍對弈的超級電腦叫什麼？(1)Deep Blue (2)King (3)Red Deep (4)Brain Power | ||
| ( | ) | 2. | 為了讓資料數值在分析時，不會產生偏移的結果，可以透過平滑化的方法，降低資料中的雜訊干擾，故必須先執行下列何種資料預處理？(1)以上皆非 (2)資料轉換 (3)資料整合 (4)資料清理 | ||
| ( | ) | 3. | 要將一份文字檔匯入試算表時，需將姓名、座號、 性別、生日等欄位置入工作表內，可藉助Excel何項功能？(1)樞紐分析表 (2)資料剖析 (3)自動格式化設定 (4)插入圖表 | ||
| ( | ) | 4. | 下列何種Excel功能，最適合從大量資料，靈活調整欄列分析項目與資料摘要報表？(1)資料剖析 (2)合併彙算 (3)樞紐分析 (4)資料驗證 | ||
| ( | ) | 5. | 下列何種Excel統計圖表，資料數值從中心點擴散，距離中心點越遠代表數值越高，最適合顯示某學生不同學科成績的相對表現？(1)雷達圖 (2)散布圖 (3)區域圖 (4)折線圖 | ||
| ( | ) | 6. | 下列何者是資料庫系統與網頁間交換資料的主要標準？(1)HTTP (2)FTP (3)HTML (4)XML | ||
| ( | ) | 7. | 要在Microsoft Excel的儲存格中輸入電話號碼0928123456，下列何者是最適宜的作法？(1)=0928123456 (2)直接輸入0928123456 (3)輸入'0928123456 (4)='0928123456' | ||
| ( | ) | 8. | 資料如果來自不同的資料表，匯入資料時可能發生格式不一致的現象，故必須先執行下列何種資料預處理？(1)資料轉換 (2)資料整合 (3)資料篩選 (4)資料清理 | ||
| ( | ) | 9. | 下列何種圖表類型最適合顯示學生在不同縣市分布比率的情形？(1)圓形圖 (2)直條圖 (3)折線圖 (4)散布圖 | ||
| ( | ) | 10. | 第三代電腦採用哪一種電子元件？(1)電晶體 (2)真空管 (3)超大型積體電路 (4)積體電路 | ||
| ( | ) | 11. | 下列何者不是構成大數據核心特性5V的其中一項？(1)視覺化（Visualization） (2)容量（Volume） (3)速度（Velocity） (4)價值（Value） | ||
| ( | ) | 12. | 下列何者非開放定義（Open Definition）在開放性作品的散布上，應滿足的條件？(1)開放授權 (2)特定人存取 (3)開放格式 (4)方便近用 | ||
| ( | ) | 13. | 下列何者是資料預處理的步驟？(1)資料清理 (2)資料轉換 (3)以上皆是 (4)資料整合 | ||
| ( | ) | 14. | 下列何者最屬於「結構化資料」的範例？(1)公司產品的用戶評論貼文 (2)網站上的訪客教學影片 (3)記錄每位學生學號、姓名、班級與成績的Excel表格 (4)XML格式的網站地圖檔案 | ||
| ( | ) | 15. | 大數據思維強調我們首次有能力處理「幾乎所有」的數據，這對應到哪一種思維轉變？(1)不是理論優劣，而是可擴展性 (2)不是探尋因果，而是著眼相關 (3)不是追求精確，而是接受混雜 (4)不是隨機樣本，而是全體數據 | ||
| ( | ) | 16. | ODF檔案是基於XML檔案格式規範，常見的開放檔案格式不包括？(1)ODT (2)ODS (3)ODP (4)ODX | ||
| ( | ) | 17. | 下列哪一種統計上的描述是指在評估一個疾病檢測模型時，將一位實際上健康的人，錯誤地預測為「有病」的情況？(1)真陰性（True Negative, TN） (2)偽陰性（False Negative, FN），也稱作「型二錯誤（Type II Error）」 (3)偽陽性（False Positive, FP），也稱作「型一錯誤（Type I Error）」 (4)真陽性（True Positive, TP） | ||
| ( | ) | 18. | 以下幾種類型的電腦中具備多處理器、多儲存裝置並且常應用於企業和金融機構的是？(1)大型電腦 (2)PDA (3)PC (4)平板電腦 | ||
| ( | ) | 19. | 在Microsoft Excel中，儲存格顯示「#VALUE!」錯誤的可能原因為？(1)公式計算時出現除以0的情況 (2)刪除公式參照的儲存格資料 (3)移動公式參照的儲存格資料 (4)公式中參照的儲存格資料為文字資料 | ||
| ( | ) | 20. | 某公司利用歷史招聘資料訓練一個AI來篩選履歷，結果發現模型明顯偏好男性應徵者。此現象最可能源於大數據時代所面臨的哪一項核心挑戰？(1)演算法的可擴展性（Scalability）不足 (2)系統性偏差（Systematic Bias） (3)數據儲存成本過高 (4)抽樣偏差（Sampling Bias） |