iPAS 考題解析
在公司財務資料中，發現某筆支出金額達1,000,000元，若希望合理判斷該筆資料是否為異常值，下列哪一種處理方式最為合適？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
在公司財務資料中，發現某筆支出金額達1,000,000元，若希望合理判斷該筆資料是否為異常值，下列哪一種處理方式最為合適？
- A. 以Z-score方法量化異常程度，判斷是否為極端值； ✓ 正確答案
- B. 以資料中的眾數作為參考基準，判斷其是否異常；
- C. 先透過主成分分析（PCA）降低維度，再進行異常值判定；
- D. 直接將該筆金額替換為資料中位數，以降低其對分析結果的影響
詳細解析
正確答案：A. 以Z-score方法量化異常程度，判斷是否為極端值；
Z-score（Z 分數）能量化（Quantization）數值偏離平均（Mean）的程度，是判斷異常值（Outlier）最標準的統計方法。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 以Z-score方法量化異常程度，判斷是否為極端值； （正確）
Z-score（標準分數）可以衡量一個數據點偏離平均值的標準差倍數，是判斷單一數值是否為統計異常值（Outlier）的常用且客觀的方法。
B. 以資料中的眾數作為參考基準，判斷其是否異常； （不正確）
眾數（Mode）是數據集中出現次數最多的值，它不適合用來判斷單一數值是否異常，因為異常值通常是稀有事件，不會是眾數。
C. 先透過主成分分析（PCA）降低維度，再進行異常值判定； （不正確）
PCA（主成分分析）主要用於降維，雖然降維後可能有利於某些異常值檢測演算法，但它本身不是直接判斷單一數值異常程度的方法。
D. 直接將該筆金額替換為資料中位數，以降低其對分析結果的影響 （不正確）
直接替換為中位數是處理（Imputation）異常值的一種策略，但題目問的是「判斷」是否為異常值，而非如何處理它。
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。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
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。
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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
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