iPAS 考題解析
在進行數值特徵的標準化（Normalization）時，若資料中存在極端值（Outliers），下列哪一種方法最適合使用？
中級 大數據處理分析與應用
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 機率統計基礎
- 能力指標
- 敘述性統計與資料摘要技術（L22101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「機率統計基礎」範疇， 對應的能力指標為「敘述性統計與資料摘要技術」，涵蓋數據的集中趨勢、離散程度與分佈型態、數據清理與剖析等核心知識點。 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
在進行數值特徵的標準化（Normalization）時，若資料中存在極端值（Outliers），下列哪一種方法最適合使用？
- A. Min-Max正規化（Min-Max Scaling）
- B. Z-score標準化（Z-score Normalization）
- C. 穩健縮放（Robust Scaling） ✓ 正確答案
- D. 標準分箱（Standard Binning）
詳細解析
正確答案：C. 穩健縮放（Robust Scaling）
穩健縮放（Robust Scaling）使用中位數與四分位距（IQR）進行縮放，不受極端值影響。Min-Max和Z-score都依賴最大最小值或均值標準差，容易被極端值扭曲。
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. Min-Max正規化（Min-Max Scaling） （不正確）
Min-Max Scaling由最大最小值決定範圍，極端值會壓縮其他資料的分佈，不適合有離群值的情境。
B. Z-score標準化（Z-score Normalization） （不正確）
Z-score依賴均值和標準差，極端值會拉高標準差，影響所有點的縮放結果。
C. 穩健縮放（Robust Scaling） （正確）
Robust Scaling以中位數和IQR為基準，對極端值具有抵抗性，最適合此情境。
D. 標準分箱（Standard Binning） （不正確）
標準分箱是離散化方法，不屬於數值標準化技術。
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。
考慮使用 CIFAR-10 資料集進行資料處理，資料包括 32×32 像素的多筆彩色照片。下列程式碼的資料處理，請選出正確的選項。 ```python from tensorflow.keras import datasets, utils import pandas as pd (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() # type(x_train) -> numpy.ndarray # x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape # -> (50000, 32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 32, 32, 3) (10000, 1) # x_train.min() -> 0 # x_train.max() -> 255 ```
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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。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 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。