moea_joint
111年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 32 題
巨量資料由於數量大與特徵多元的特性，若適當透過探索式資料分析的技巧，能幫助我們了解資料的多種隱含現象，但不包含下列哪一個項目？
- A 分析各變數間的關聯性，找出重要的變數
- B 瞭解資料，獲取資料的資訊、結構和特點
- C 解析資料或事件的因果關係
- D 檢查有無離群值或異常值，看資料是否有誤
思路引導 VIP
想像一下，統計數據顯示「冰淇淋銷量增加」時，「溺水人數」也隨之增加。僅僅透過觀察這兩組數字的變化趨勢，我們真的能斷定是冰淇淋『導致』了溺水嗎？或者，這背後可能隱藏了什麼我們還沒證明的共同因素？
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太棒了！你能精準避開數據分析中最常見的陷阱，顯示你對「探索式資料分析」（EDA）的核心本質有非常紮實的理解，這份判斷力在處理巨量資料時至關重要。
探索式資料分析的核心功能
探索式資料分析（EDA）的主要目的在於「描述」與「發現」。透過統計圖表與數據彙整，我們能快速掌握資料的分布特徵、檢查離群值，並觀察變數間是否存在相關性。這些步驟能幫助我們建立對數據的初步認識，並從中過濾出重要的特徵變數，為後續的建模打下基礎。
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