iPAS 考題解析
公司在整合資料時，發現同一客戶的姓名在不同系統中拼寫不一致（例如「陳大文」與「陳大文先生」），導致資料無法正確對應。請問此類資料品質問題應該在ETL哪一個流程步驟中進行處理？
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
公司在整合資料時，發現同一客戶的姓名在不同系統中拼寫不一致（例如「陳大文」與「陳大文先生」），導致資料無法正確對應。請問此類資料品質問題應該在ETL哪一個流程步驟中進行處理？
- A. 資料轉換（Data Transformation） ✓ 正確答案
- B. 資料擷取（Data Extraction）
- C. 資料載入（Data Loading）
- D. 型態轉換（Type Conversion）
詳細解析
正確答案：A. 資料轉換（Data Transformation）
姓名格式統一屬於資料清理（Data Cleaning）和標準化（Standardization），這是 ETL 中 Transform（資料轉換）階段的工作。
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. 資料轉換（Data Transformation） （正確）
姓名拼寫不一致屬於資料清理（Data Cleaning）和標準化（Standardization）範疇，這些操作都是在 ETL 流程的「轉換（Transform）」階段進行，確保資料品質。
B. 資料擷取（Data Extraction） （不正確）
資料擷取（Data Extraction）是從來源系統中提取原始資料，這個階段主要關注資料的獲取，不涉及資料內容的修改或統一。
C. 資料載入（Data Loading） （不正確）
資料載入（Data Loading）是將已經處理和轉換好的資料寫入目標資料庫或資料倉儲，此時資料品質問題應已解決。
D. 型態轉換（Type Conversion） （不正確）
型態轉換（Type Conversion）是將資料從一種資料型別轉換為另一種（例如字串轉數字），雖然也是轉換，但這裡的姓名不一致是內容問題，不是型別問題。
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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