中級 大數據處理分析與應用
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
一間遊戲市場研究公司正在分析全球電子遊戲銷售情況，並準備建立一份「熱銷遊戲銷售報告」。分析師取得了一份名為 vgsales.csv 的資料集，內容包含全球銷量超過 10 萬份的電子遊戲清單。研究團隊希望透過這份資料，了解不同年份、平台與地區的銷售趨勢。 分析師在載入資料後，檢視 Year 欄位的資料型態，發現它是 float64，而非一般年份常用的整數。他想了解這樣的情形為什麼會發生。請問下列哪些原因可能導致這種狀況？ 原因 A：CSV 檔中 Year 欄位有缺失值（NaN），導致 Pandas 自動將整欄轉為浮點數。 原因 B：CSV 檔中的年份資料原本是字串（如 "2006"），Pandas 轉換時出錯而變成浮點數。 原因 C：Pandas 預設會將所有數值型態讀取為 float64，不論資料是否為整數。 原因 D：CSV 檔中的年份資料可能包含小數點（例如 2006.0），因此被視為浮點數。
- A. 原因 B、原因 C
- B. 原因 A、原因 D ✓ 正確答案
- C. 原因 A、原因 B、原因 D
- D. 原因 C、原因 D
詳細解析
正確答案：B. 原因 A、原因 D
正確答案是 選項 B（原因 A 和原因 D）：CSV 有缺失值（NaN）時 pandas 自動升成 float64，以及年份資料本身寫成小數點格式（2006.0）時也會讀成 float64。原因 B（字串轉錯）和原因 C（pandas 全預設 float64）都不符合 pandas 的實際行為。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
為了觀察各遊戲平台的市場表現，分析師想要統計每個平台的全球銷售總額，並以長條圖呈現。請選出最能正確實現此分析的程式碼。
中級 大數據處理分析與應用 難度 未標示 114 年
附圖為某資料之分佈圖（直方圖右側集中、左側出現負值的長尾，主峰位置約在 40 附近），此圖資料之偏態（Skewness）值較有可能為下列哪個選項？
中級 大數據處理分析與應用 難度 未標示 114 年
某團隊在開發風險評估模型時，使用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）進行降維。輸入資料包含三個數值欄位：「交易金額（單位：新台幣）」、「交易次數（次／月）」與「年齡（歲）」，其數值量級分別約為 10^5、10^1 與 10^2。分析人員直接將原始數據帶入 PCA，結果第一主成分（PC1）幾乎完全由「交易金額」主導。下列哪一項作法或判斷最合理？
中級 大數據處理分析與應用 難度 未標示 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
資料來源
114-2-mid-2/q43
開始準備 iPAS 考試
題目來源：114-2-mid-2/q43。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。