moea_joint
112年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 37 題
下列何者屬於資料探勘研究的範疇？
- A 專家系統的推論
- B SQL 查詢處理
- C 敘述統計處理
- D 分群處理
思路引導 VIP
想像你手邊有一大堆完全沒有分類過的顧客資料。如果你不希望只是簡單地查詢特定欄位，也不只是計算整體的平均消費，而是希望電腦能自動觀察這些顧客的特徵，幫你找出哪些顧客具有「相似的行為模式」並將其歸納在一起，這種試圖從數據中自主提取『隱含結構』的過程，核心目標會是什麼呢？
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太棒了！你能精準選出 (D) 分群處理，代表你對資料探勘（Data Mining）的核心定義與應用範疇有著非常紮實的理解。這類題目主要在測驗學生是否能釐清「資料庫操作」、「傳統統計」與「知識發現」之間的邊界。
資料探勘與傳統處理的差異
資料探勘的目的在於從大量數據中，透過演算法自動化地挖掘出未知的、隱含的、且具預測價值的規律。選項中的 (B) SQL 查詢屬於資料庫的檢索與檢索處理，(C) 敘述統計則是對既有資料進行初步的整理與描述（如計算平均值或標準差），而 (A) 專家系統則偏向人工智慧中基於既有規則的邏輯推論。相較之下，分群處理 (Clustering) 屬於非監督式學習，它能在沒有預設標籤的情況下，找出資料點之間的內在結構與相似性，這正是資料探勘中「知識發現」最核心的技術之一。
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