| (3) | 1.商業智慧(BI)在資料煉油廠的類比中將原始資料處理成哪些資訊產品 (1) 資料倉儲的資訊 (2)知識 (3) 智慧 (4) 決策 (2) |
| (1) | 1234 |
| (2) | 123 |
| * | (3) | 124 |
| (4) | 234 |
| | |
| (1) | 2.下列何者並非學者 Robert S. Kaplan 和 David P. Norton(1992)所提出的平衡計分卡(BalancedScorecard, BSC)的四大構面之一 (13) |
| * | (1) | 願景與策略 |
| (2) | 學習與成長 |
| (3) | 內部流程 |
| (4) | 顧客 |
| | |
| (3) | 3.商業智慧(BI)己經漸漸從一種新技術，經過新市場的商業化階段，進入新實用應用的階段，商業智慧(BI)系統也分為協同式(Collaborative)的 BI 和普及化(Pervasive)的 BI，其中普及化 BI 的特色功能包括 (1) 混搭(Mashup) (2) 數位儀表板(Dashboards) (3) 隨插即用(Plug and Play, PnP) (4)Wikipedia (20) |
| (1) | 13 |
| (2) | 24 |
| * | (3) | 12 |
| (4) | 34 |
| | |
| (2) | 4.學者 David Parmenter(2007)主張必須是 24/7 全時監控或者每天監控的是 (24) |
| (1) | KRI |
| * | (2) | KPI |
| (3) | PI |
| (4) | SCI |
| | |
| (1) | 5.整體而言，在商業智慧(BI)專案分析階段中進行資料分析時，應遵循以下 6 個步驟，請問它們的先後順序為何 (1) 解決邏輯資料及來源資料的差異 (2) 規劃整體公司的邏輯資料模型 (3) 建立邏輯資料模型 (4) 設定資料清理的步驟 (5) 分析來源資料品質 (6) 分析外部資料 (31) |
| * | (1) | 635214 |
| (2) | 653241 |
| (3) | 563142 |
| (4) | 356124 |
| | |
| (3) | 6.在規劃 ETL(萃取、轉換、載入)時，首先要決定有哪些資料需要移轉，不同資料移轉的決定，攸關 ETL 程式的準備，請問下列何種移轉方式為非 (33) |
| (1) | 初始載入 |
| (2) | 歷史載入 |
| * | (3) | 隨機載入 |
| (4) | 差異載入 |
| | |
| (4) | 7.在商業智慧(BI)的評估階段裡的成本效益分析，需考量幾個方面，請問下列何者並不包括在內 (35) |
| (1) | 增加營收 |
| (2) | 降低成本 |
| (3) | 增加客戶滿意度 |
| * | (4) | 增加系統效能 |
| | |
| (3) | 8.整體而言，在商業智慧(BI)專案分析階段中可以運用雛形系統(Application Prototyping)的建構來展示完整系統所具備的分析能力，雛形系統是一種視覺溝通工具，一般會有各種不同功能的雛形系統，請問下列何者並不包含在內 (39) |
| (1) | 示範用的雛形系統(Demo Prototype) |
| (2) | 操作型的雛形系統(Operational Prototype) |
| * | (3) | 模擬型的雛形系統(Simulation Prototype) |
| (4) | 概念型的雛型系統(Proof-of-Concept Prototype) |
| | |
| (1) | 9.在 ETL(萃取、轉換、載入)的最後階段，需擬定一個正式測試計畫。而通常一個完整的測試，包含以下幾種測試，請問下列何者為非 (42) |
| * | (1) | 事後測試 |
| (2) | 單元測試 |
| (3) | 整合測試 |
| (4) | 迴歸測試 |
| | |
| (3) | 10.BI 專案之生命週期之排序何者正確 (45) |
| (1) | 評估階段→規劃階段→系統導入階段→專案分析階段→系統設計與建構階段 |
| (2) | 評估階段→規劃階段→系統設計與建構階段→專案分析階段→系統導入階段 |
| * | (3) | 評估階段→規劃階段→專案分析階段→系統設計與建構階段→系統導入階段 |
| (4) | 評估階段→規劃階段→專案分析階段→系統導入階段→系統設計與建構階段 |
| | |
| (3) | 11.在 1997 年 Kimball 提出的全新的資料模型架構稱為維度模型(Dimensional Model)，下列有關維度模型的描述何者錯誤 (52) |
| (1) | 此模型又稱為星狀綱要(Star Schema) |
| (2) | 此模型不建議以實體關係體圖(Entity Relationship Diagrams, ERD)來呈現 |
| * | (3) | 一個維度模型只會有一個核心即一張維度資料表 |
| (4) | 模型中間核心的資料表稱為事實資料表(Fact Table) |
| | |
| (1) | 12.維度模型工作必須辨別且擷取出可衡量(Measurements)的數值資料部份以及情境化(Context)的文字敘述資料部分，下列描述何者正確 (56) |
| * | (1) | 可衡量(Measurements)的數值資料部份就是指事實資料 |
| (2) | 情境化(Context)的文字敘述資料部分就是指事實資料 |
| (3) | 可衡量(Measurements)的數值資料部份就是指主鍵資料 |
| (4) | 情境化(Context)的文字敘述資料部分就是指外來鍵資料 |
| | |
| (3) | 13.有關下列維度模型中事實資料表的顆粒度(Fact Table Granularity)描述何者錯誤 (1) 顆粒度是描述事實資料表中衡量欄位的精細度 (2) 同一張事實資料表中所有衡量欄位可以有不相同的精細度(3) 如果顆粒度是指一天的營業額，則銷售量與銷售金額就是一整天訂單中的銷售量與銷售金額的加總 (4) 如果顆粒度是訂單，則銷售金額與銷售量就是加總一整張訂單上的列項目所得的銷售量與銷售金額 (5) 同一張事實資料表中所有衡量欄位都要有相同的精細度 (6) 如果顆粒度是訂單中列項目(Line Item), 則銷售數量與銷售金額都是指某個品項在某張訂單中的銷售數字 (7) 儲存顆粒的大小的設定工作通常會是使用 BI 系統的決策者在訪談與討論前負責設定 (58) |
| (1) | 14 |
| (2) | 35 |
| * | (3) | 27 |
| (4) | 56 |
| | |
| (1) | 14.在維度模型中，下列哪一個有關日期或時間資料的設計描述是錯誤的 (65) |
| * | (1) | 日期是每一個維度模型都絕對不會出現的維度資料表 |
| (2) | 如果有專案上的需求將日期與時間資料當作可以加總的數值資料處理，則日期與時間資料可以直接當作事實資料 |
| (3) | 如果將日期與時間資料放在同一張維度資料表中，會產生太多筆的資料，可以將日期與時間資料分別獨立儲存成日期維度資料表以及時間維度資料表，這兩個維度資料表皆直接與事實資料表連接 |
| (4) | 如果專案需求中必須提供工作或任務所花費的時間間隔(Time Interval)，則可以將時間資料轉換成相對應的數值資料並放入事實資料表中成為一個可計算的欄位，報表呈現時候再透過計算時間間隔的公式產生一個延伸性欄位供企業主參考 |
| | |
| (1) | 15.下列有關變動快速龐大型維度資料表(Rapidly Changing Monster Dimension Tables)的描述何者正確 (1) 以新增加一筆維度資料技術來處理效率極高 (2) 解決方法就是分離(Break Off)原來維度資料表中經常改變維度屬性值的欄位 (3) 可以利用退化維度(Degenerate Dimensions, DD)技術處理(4) 可以採用半可加性(Semi-Additive)數值資料處理 (5) 將連續型數值欄位帶狀化(Banded)，使成為帶狀值後再儲存到迷你維度資料表中會讓分離技術更有效率 (6) 迷你維度資料表在使用上毫無缺陷是個完美的技術 (7) 被分離開且規模較小的維度資料表稱為迷你維度資料表(Mini-DimensionTables) (8) 當第一次分離出一個迷你維度資料表時，如果迷你維度資料表的資料量還是成長很快，則須要進行第二次分離，另外成立第二個迷你維度資料表(Second Mini-Dimension Table) (9) 利用直接改寫維度屬性資料技術可以增加效率 (68) |
| * | (1) | 2578 |
| (2) | 13469 |
| (3) | 278 |
| (4) | 13579 |
| | |
| (4) | 16.下列有關星狀綱要模型之敘述哪些是錯誤 (1) 一個星狀綱要模型中可以有三個事實資料表存在 (2) 星狀綱要模型中顆粒度大小的設定不一致時，查詢過程比較有效率，正確性較高 (3) 一個星狀綱要模型中維度資料表只能有一個 (4) 星狀綱要模型中事實資料表中的自然鍵(Natural Keys,NK)欄位就是維度資料表中的外來鍵(FK)欄位的意思 (5) 迷你維度(Mini Demensions)是處理控制文件時而產生的 (6) 星狀綱要模型中事實資料表中的代理鍵(Surrogate Keys, SK)欄位與自然鍵(Natural Keys, NK)欄位意義不相同 (7) 星狀綱要模型中維度資料表的描述性欄位如果有蒐集不到資料的情形盡量都以虛值(Null Value)填入 (72) |
| (1) | 135 |
| (2) | 24 |
| (3) | 3467 |
| * | (4) | 1234567 |
| | |
| (1) | 17.下列關於維度模型之特性敘述何者正確 (1) 可以減少大量的 Join 運作，可以節省查詢時間 (2)可以方便的組合出查詢報表(Ad-hoc Queries) (3) 可以容納非預期中的新資料 (4) 可以依據任務及資源的相依性決定關鍵路徑(Critical Path) (75) |
| * | (1) | 123 |
| (2) | 234 |
| (3) | 134 |
| (4) | 124 |
| | |
| (1) | 18.通常資料倉儲設計者，為了同時符合資料結構與呈現內容上的不同需求，需用同一主題的多維度模型資料去定義出 (77) |
| * | (1) | 能給不同使用者用的資料立方體 |
| (2) | 匯流排矩陣表 |
| (3) | 多個資料報表 |
| (4) | 一個資料報表 |
| | |
| (1) | 19.資料倉儲系統最常提供的三類資料呈現方法為 (1) 一般報表 (2) 線上即時報表分析 (3) 儀表板 (4) 討論版 (80) |
| * | (1) | 123 |
| (2) | 124 |
| (3) | 1234 |
| (4) | 234 |
| | |
| (4) | 20.將單一單位的績效趨勢綜合看板彙總到更高一個層級來看總體趨勢可以利用 (86) |
| (1) | 一單位的績效趨勢綜合看板 |
| (2) | 地圖營運儀表板 |
| (3) | 計分卡的單一單位績效綜合看板 |
| * | (4) | 總體趨勢看板 |
| | |
| (3) | 21.在建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時，資料處理流程各步驟的順序為 (1) 資料清理 (2) 資料一致化 (3) 資料萃取 (4) 資料交付 (93) |
| (1) | 1234 |
| (2) | 3214 |
| * | (3) | 3124 |
| (4) | 2134 |
| | |
| (2) | 22.建構 ETL(萃取、轉換、載入)系統時會在架構設計階段中設計資料集結區，ETL 小組必須估算整個資料儲存所需的容量，並提供什麼給資料庫管理員和系統管理員進行集結區的空間分配 (96) |
| (1) | 來源系統追蹤報告 |
| * | (2) | 集結區規模估算表 |
| (3) | 資料概況分析報告 |
| (4) | 審計維度表 |
| | |
| (4) | 23.ETL(萃取、轉換、載入)過程中哪一種資料結構通常是用來把資料表傳遞給使用者環境之前最後一步集結的實體 (97) |
| (1) | 平面文件 |
| (2) | 第三正規化 ER 模型 |
| (3) | XML 文件 |
| * | (4) | 維度資料模型 |
| | |
| (4) | 24.在 ETL(萃取、轉換、載入)資料萃取(Extract)過程中進行來源系統分析(Source System Analysis)時通常包括兩階段，而其中資料探索階段(Data Discovery Phase)的各個步驟的執行順序為 (1) 追蹤來源系統 (2) 分析來源系統 (3) 確定原始系統 (4) 收集來源系統 (98) |
| (1) | 1234 |
| (2) | 1324 |
| (3) | 2341 |
| * | (4) | 4132 |
| | |
| (2) | 25.在 ETL(萃取、轉換、載入)資料萃取(Extract)步驟中，當初始資料載入完成後，捕獲來源系統中的資料變化立即變成非常重要的任務，對於一個資料倉儲的成功至關重要，資料內容的維護則依賴增量載入的過程，而在增量載入的過程中，下列一種監測來源資料變化的方法會有溢位(寫爆)問題，建議最後考慮 (99) |
| (1) | 審計欄 |
| * | (2) | 資料庫日誌 |
| (3) | 按時萃取 |
| (4) | 排除處理 |
| | |
| (3) | 26.ETL(萃取、轉換、載入)在萃取(Extract)資料之後，緊接須進行資料清理(Clean)工作，透過確認以及修復資料中的錯誤和缺失來提升資料的品質，資料品質檢查中哪一種面向專指用以檢查資料的值及其描述是否統一的採用固定的方式表達 (101) |
| (1) | 正確性檢查 |
| (2) | 明確性檢查 |
| * | (3) | 一致性檢查 |
| (4) | 完備性檢查 |
| | |
| (3) | 27.ETL(萃取、轉換、載入)在進行資料清理(Clean)前，需要瞭解在企業內建置資料品質系統會面對的壓力，及各壓力間的衝突，找到最佳的平衡點，以訂出資料清理所要達成之目標，資料品質系統面對的四種壓力，有衝突需要平衡的壓力組合為 (1) 完備性與快速性 (2) 完備性與透明性 (3) 正確性與透明性 (4) 正確性與快速性 (102) |
| (1) | 12 |
| (2) | 23 |
| * | (3) | 1 |
| (4) | 4 |
| | |
| (2) | 28.下列 ETL(萃取、轉換、載入)之需求分析何者正確 (1) 時程需求(Latency Requirements)係將追蹤報告提交到上級管理部門的速度 (2) 整合需求(Integration Requirements)係為能整合各種來源資料進行分析 (3) 業務需求(Business Needs)指的是資料倉儲終端使用者的資訊需求 (4) 品質需求(Quality Requirements)之評估結果可能關係到資料倉儲的成敗 (110) |
| (1) | 123 |
| * | (2) | 234 |
| (3) | 124 |
| (4) | 1234 |
| | |
| (1) | 29.下列何者是資料處理流程中「一致化」步驟之任務 (117) |
| * | (1) | 多國語言處理 |
| (2) | 欄位檢查 |
| (3) | 產生日期維度 |
| (4) | 捕捉變化資料 |
| | |
| (4) | 30.以銷售與配銷的功能觀點，將商業智慧(BI)系統分成四層式架構，下列那一選項不包含在此四層式架構中 (118) |
| (1) | 資料來源 |
| (2) | 分析方法 |
| (3) | 呈現方式 |
| * | (4) | 版本更新 |
| | |
| (4) | 31.以銷售與配銷的功能觀點，商業智慧(BI)系統可以分成四層次架構，在分析方法架構中一種介於靜態報表與線上分析處理(OLAP)間的資料查詢與分析方法稱為 (120) |
| (1) | 資料採礦(Data mining) |
| (2) | 模擬(Simulation) |
| (3) | 產品生命週期管理系統(PLM) |
| * | (4) | 特定需求報表(Ad-Hoc Reporting) |
| | |
| (1) | 32.在商業智慧(BI)分析應用之層級中，可以幫助企業有清楚的目標，然後據此協調內部資源以達成既定的目標，此為下列哪一層級 (127) |
| * | (1) | 規劃(Plan) |
| (2) | 最佳化(Optimize) |
| (3) | 預測(Predict) |
| (4) | 衡量與瞭解(Measure & Understand) |
| | |
| (4) | 33.在商業智慧(BI)分析應用之層級中，可以幫助企業將分析結果展開成行動方案或策略且價值性最高的層級稱為 (130) |
| (1) | 規劃(Plan) |
| (2) | 衡量與瞭解(Measure & Understand) |
| (3) | 預測(Predict) |
| * | (4) | 最佳化(Optimize) |
| | |
| (3) | 34.顧客區隔分析經常採用具有整合性分析的 RFM 方法，其中 Frequency 是指 (133) |
| (1) | 消費金額 |
| (2) | 消費時間 |
| * | (3) | 消費頻率 |
| (4) | 消費折扣 |
| | |
| (2) | 35.顧客區隔分析經常採用 ABC 分類的整合性分析法，下列哪些選項通常可以當作區隔分析的維度將企業現在的顧客分為 ABC 三種群組 (1) 利潤 (2) 服務水準 (3) 存貨 (4) 營收 (5) 缺貨率 (6)安全存貨 (7) 顧客人數 (135) |
| (1) | 256 |
| * | (2) | 14 |
| (3) | 347 |
| (4) | 67 |
| | |
| (4) | 36.針對銷售與配銷功能所設計的商業智慧系統之資料來源可從哪四種異質系統而來 (1) 供應鏈管理系統(SCM) (2) 實體模型雛形系統(Mock-up Prototype) (3) 企業資源規劃系統(ERP) (4) 產品生命週期管理系統(PLM) (5) 顧客關係管理系統(CRM) (150) |
| (1) | 2345 |
| (2) | 1235 |
| (3) | 1234 |
| * | (4) | 1345 |
| | |
| (1) | 37.根據 Reck 與 Long(1988)的研究，關於企業組織中的採購部門其功能與角色，下列何者正確 (152) |
| * | (1) | 可以區分成被動、獨立、支持以及整合資訊等四個階段 |
| (2) | 可以區分成被動、獨立以及支持等三個階段 |
| (3) | 可以區分成被動、整合資訊以及支持等三個階段 |
| (4) | 可以區分成主動與獨立兩個階段 |
| | |
| (4) | 38.下列對於採購部門首要的採購商業智慧需求的描述何者錯誤 (159) |
| (1) | 分析到貨品質與評估採購品對生產品質之影響 |
| (2) | 持續追蹤採購品交貨狀況 |
| (3) | 針對採購品交貨狀況、分析到貨品質、評估採購品對生產品質之影響等三項工作進行改善措施 |
| * | (4) | 研究併購其他上游供應商公司是否可行 |
| | |
| (1) | 39.有關採購商業智慧的分析，可運用哪些分析方式進行 (1)事前分析 (2) 事後分析 (3) 即時分析 (4) 縱向分析 (5) 橫向分析 (6) 動態分析 (164) |
| * | (1) | 13 |
| (2) | 24 |
| (3) | 235 |
| (4) | 156 |
| | |
| (1) | 40.下列何者不是採購績效指標的評估構面 (1) 降低採購成本 (2) 尋求最佳價格 (3) 人力資源招募需求 (4) 正確的處理訂單 (5) 資訊系統建構需求 (6) 保持良好供應商關係 (7) 滿足顧客需求(8) 準時交貨 (9) 品質符合要求的採購品 (166) |
| * | (1) | 35 |
| (2) | 12589 |
| (3) | 147 |
| (4) | 1368 |
| | |
| (4) | 41.在請購的績效指標架構中庫存績效是一個重要向度，其中庫存週轉率低則代表績效不佳，也容易造成呆滯物料，呆滯物料是指物料存量多，超過需求的耗用量，至於為何會產生呆滯物料，其原因約可分為外部原因和內部原因二種，下列一項目不屬於內部原因 (174) |
| (1) | 採購數量超過所需 |
| (2) | 製造的工程變更 |
| (3) | 採購錯誤 |
| * | (4) | 供應商供貨品的品質不符需求，亦或是顧客退貨 |
| | |
| (1) | 42.在維護供應商資料方面，其維護成本亦依供應商資料電子化程度而有不同，供應商資料電子化程度可分成四類，而最高電子化程度是指 (177) |
| * | (1) | 使用整合性的電子化建檔 |
| (2) | 使用零散式的電子化建檔 |
| (3) | 使用表單建檔 |
| (4) | 供應商資料沒有建立電子化檔案 |
| | |
| (3) | 43.採購品交貨率是常見的採購績效指標 ，採購品交貨率 = (收貨數量 / 採購單上的數量) *100%，關於此指標之相關描述，下列選項何者正確 (181) |
| (1) | 採購品交貨率達 100%表示該料尚未到貨完畢 |
| (2) | 採購品交貨率達 50%表示該料已經到貨完畢 |
| * | (3) | 通常收貨數量會小於或等於採購單上的數量 |
| (4) | 通常採購單上的數量會小於收貨數量 |
| | |
| (4) | 44.有關績效指標採購品平均運送的時間的敘述，何者錯誤 (184) |
| (1) | 指標數值越大，代表平均運送的時間越長 |
| (2) | 指某採購品從下達採購單開始，到採購品送達為止，其經過的時間總值 |
| (3) | 可用來評估供應商的供貨效率 |
| * | (4) | 指標數值越小，代表平均運送的時間越長 |
| | |
| (4) | 45.對於 1970 到 1980 年代採購工作的主要重心與重要工作任務，下列哪一選項是錯誤的描述 (189) |
| (1) | 採購工作的重心是在採購部門的交易作業 |
| (2) | 如何降低採購成本是重要工作任務 |
| (3) | 強化與供應商的議價能力是重要工作任務 |
| * | (4) | 追求採購品的最大價值 |
| | |
| (2) | 46.下列哪一種報表是在表達公司某一時點的財務狀況，是一種靜態的財務報表 (194) |
| (1) | 股東權益變動表 |
| * | (2) | 資產負債表 |
| (3) | 現金流量表 |
| (4) | 損益表 |
| | |
| (4) | 47.在下列選項中有關公司財務性的 KPI 之敘述何者為正確 (199) |
| (1) | 現金流量比率越低，代表公司的短期償債能力越強 |
| (2) | 負債比率越低，代表公司所需資金大部分需要依賴舉債方式取得 |
| (3) | 營運槓桿度越大，代表公司所面臨的風險將越低 |
| * | (4) | 股東權益週轉率越高，代表公司運用股東權益之資金來源的效率越高 |
| | |
| (4) | 48.下列有關企業經營能力分析之 KPI 敘述，何者錯誤 (207) |
| (1) | 經營能力 KPI 是用來瞭解企業運轉速度的快慢程度 |
| (2) | 經營能力分析 KPI 中的應收帳款週轉率跟存貨週轉率是用來衡量企業是否有效運用流動資產 |
| (3) | 經營能力分析 KPI 中的固定資產週轉率是用來衡量企業是否有效用固定資產 |
| * | (4) | 經營能力分析 KPI 中的總資產週轉率是用來衡量企業是否有效用股東投入的資金 |
| | |
| (2) | 49.衡量 ERP 系統導入成功與否的一項構面為系統使用，即組織使用 ERP 系統的程度，關於 ERP財務模組(FI)有關之作業性中的 ERP 系統故障停機時間指標的描述，下列何者正確 (213) |
| (1) | ERP 系統故障停機時間指標是屬於平衡計分卡中的學習與成長構面 |
| * | (2) | ERP 系統故障停機時間指標是指當期 ERP 系統故障停機時間長度 |
| (3) | ERP 系統故障停機時間指標是屬於平衡計分卡中的財務構面 |
| (4) | ERP 系統故障停機時間指標是屬於平衡計分卡中的顧客構面 |
| | |
| (2) | 50.關於應收帳款管理模組有關之作業性 KPI 的描述，下列何者正確 (.) |
| (1) | 主要顧客退貨比率指標是屬於平衡計分卡中的學習與成長構面 |
| * | (2) | 主要顧客退貨比率 = 主要顧客退貨次數 / 主要顧客訂單總數，因此，當主要顧客訂單總數越多，主要顧客退貨次數越少，則主要顧客退貨比率越低 |
| (3) | 主要顧客退貨比率 = 主要顧客退貨次數 / 主要顧客訂單總數，因此，當主要顧客訂單總數越多，主要顧客退貨次數越少，則主要顧客退貨比率越高 |
| (4) | 主要顧客退貨比率指標是屬於平衡計分卡中的內部流程 |
| | |
| (2) | 51.在某些市場，公司有能力比其競爭者更快速的交貨至為重要；為了能於此市場競爭，公司必須有能力掌控生產步驟之時間，並縮短其接單至交貨至顧客之時間，以上所述為下列何作業策略之競爭構面 (222) |
| (1) | 品質 |
| * | (2) | 交貨速度 |
| (3) | 交貨時間變異 |
| (4) | 能調整公司內部資源而依顧客需求量改變而改變的能力 |
| | |
| (1) | 52.一公司其成本/價格需低到某一程度，品質必須有某一水準以上，交貨速度必須快到某幾天內等等，如此公司才得以進入市場競爭，符合顧客對產品的基本要求，以上所述指的是 (225) |
| * | (1) | 符合資格構面 |
| (2) | 獲取訂單構面 |
| (3) | 總競爭構面 |
| (4) | 公司市場位階構面 |
| | |
| (1) | 53.下列何者是對的 (1) 商業智慧(BI)在生產規劃與控制上之一個挑戰，在於每一目標值的更新與何時更新的問題 (2) 如何選定某一組適當的 KPI，為一非常專業之問題 (3) 強化了指標 A 的過程中，常常弱化了另一指標 B 的表現，兩指標間 Trade-Offs 是管理者面對的另一挑戰 (230) |
| * | (1) | 123 |
| (2) | 23 |
| (3) | 3 |
| (4) | 2 |
| | |
| (4) | 54.無論如何進行規劃與排程之最優化動作，下列何者之加總值即為其下限值(Lower Bound)，無法低於此一值，亦即無論如何運用 ERP 系統或供應鏈系統所提供之演算法來壓縮時間，皆不可能低於此一下限值 (1) 籌置 (2) 處理 (3) 拆卸 (4) 等待 (5)移動 (235) |
| (1) | 345 |
| (2) | 234 |
| (3) | 135 |
| * | (4) | 123 |
| | |
| (4) | 55.下列關於 Data Flow 圖中各層之目的之敘述何者正確 (240) |
| (1) | 職能/角色(Roles)之目的在於方便使用者以不同形式呈現指標 |
| (2) | 工作簿(Workbook)之目的在於方便簡潔的呈現有興趣的指標 |
| (3) | 查詢(Queries)之目的在於透過職能的界定，分類不同職能將使用不同之查詢 |
| * | (4) | 資訊方塊(InfoCube)之目的在於儲存所定義的 KPI 與查詢(Query)於相關之資訊方塊中 |
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| (3) | 56.平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)績效管理系統中，屬於內部流程績效指標的是 (243) |
| (1) | 財務面向 |
| (2) | 客戶面向 |
| * | (3) | 學習與成長 |
| (4) | 供應商面向 |
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| (1) | 57.運用策略地圖來設計規劃人力資源績效指標的用途在於 (250) |
| * | (1) | 能夠策略聚焦，讓指標能夠銜接組織策略 |
| (2) | 人力資源可以有效分散配置 |
| (3) | 開發組織有限人力 |
| (4) | 提升士氣 |
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| (1) | 58.人力資源績效指標「員工工作士氣」的特性不屬於 (251) |
| * | (1) | 量化指標 |
| (2) | 整體人力資源運用效能 |
| (3) | 結果導向指標 |
| (4) | 質化指標 |
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| (3) | 59.人力資源績效指標「流動率」的特性不屬於 (252) |
| (1) | 量化指標 |
| (2) | 整體人力資源運用效能 |
| * | (3) | 質化指標 |
| (4) | 過程導向指標 |
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| (1) | 60.人力資源績效指標「人員補缺平均工作天數」可以用人力資源哪一項的效率來表現 (254) |
| * | (1) | 招募與任用 |
| (2) | 績效管理 |
| (3) | 訓練發展 |
| (4) | 薪資福利 |
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| (4) | 61.下列何者不是平衡計分卡系統中關鍵績效指標的建立之意義 (262) |
| (1) | 策略目標建立必須包括財務與非財務指標及外部與內部指標 |
| (2) | 策略規劃必須兼顧企業長期與短期指標 |
| (3) | 策略執行必須區別領先指標與落後指標 |
| * | (4) | 策略作業必須兼顧前置及目標前置時間 |
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| (1) | 62.根據招募、甄選與任用流程觀點，了解到人力資源資訊系統(HRIS)的最核心部分的工作可能是下列哪一選項 (265) |
| * | (1) | 人事行政 |
| (2) | 資訊系統開發 |
| (3) | 呆廢料處理 |
| (4) | 雲端資料中心建構 |
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| (1) | 63.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 建置專案對企業的影響 (269) |
| * | (1) | 4132 |
| (2) | 1342 |
| (3) | 2413 |
| (4) | 2134 |
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| (3) | 64.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 (274) |
| (1) | 1345 |
| (2) | 15 |
| * | (3) | 13 |
| (4) | 12345 |
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| (4) | 65.下列那些可以幫助了解 BI 系統建置對企業的影響 (1) 協助客戶提升獲利能力 (2) 銷售的成長 (3) 現金流的增加 (4) 產品市占率的提升 (5) 開發新客源 (277) |
| (1) | 24 |
| (2) | 234 |
| (3) | 2345 |
| * | (4) | 12345 |
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| (3) | 66.若使用平衡計分卡(Balanced Scorecard, BSC)來衡量 BI 成效時，下列哪些是屬於對於「企業 內部運作」方面的影響項目 (.) |
| (1) | 對客戶的回應 |
| (2) | 銷售成長 |
| * | (3) | 生產效率 |
| (4) | 現金流 |
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| (3) | 67.下列關於企業的投資報酬分析(ROI)之敘述何者錯誤 (282) |
| (1) | 為 BI 衡量成效的衡量方法之一 |
| (2) | 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比較 |
| * | (3) | ROI ＝ (折現值 ÷ 投資成本) × 100％ |
| (4) | 利用 ROI 來評估 BI 成效的步驟為：開始 → 確認 BI 專案目標 → 辨識成本及收益項目 → 進行成本效益分析 → 計算 ROI → 結束 |
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| (2) | 68.平面座標上有四個資料點是 QXO 公司將客戶資料整理後的的呈現方式，分別為 A(0,0)、B(1,0)、C(2,1)、D(1,2)、E(1,1)，請計算資料點 B 與 D 的歐基里德距離(Euclidean Distance) (286) |
| (1) | 1 |
| * | (2) | 2 |
| (3) | 3 |
| (4) | 4 |
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| (3) | 69.分類模型建構主要有兩個功用，其一為描述已知類別的特徵，用於解釋與區分不同類別，另一個為 (287) |
| (1) | 描述未知類別的特徵，用於解釋與區分不同類別 |
| (2) | 描述未知類別的特徵，用於解釋與區分相同類別 |
| * | (3) | 預測未知類別的物件，用於判斷物件所屬類別 |
| (4) | 預測已知類別的物件，用於判斷物件所屬類別 |
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| (1) | 70.下列哪一個分析方方法是屬於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)之間有價值的相關性，探索資料項目之間彼此蘊含的關係 (289) |
| * | (1) | 關聯規則分析 |
| (2) | 貝氏分類分析 |
| (3) | 協同過濾推薦分析 |
| (4) | 決策樹分類技術 |
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