某金融科技公司分析每日上億筆交易資料，以監控客戶轉帳金額分佈與異常波動。由於資料量極大，為兼顧效率與準確度，團隊決定採用「近似分位數（Approximate Quantile）」方法進行資料摘要統計。下列何者最能正確反映該技術的核心目的？
iPAS 考題解析
某金融科技公司分析每日上億筆交易資料，以監控客戶轉帳金額分佈與異常波動。由於資料量極大，為兼顧效率與準確度，團隊決定採用「近似分位數（Approximate Quantile）」方法進行資料摘要統計。下列何者最能正確反映該技術的核心目的？
- A. 確保每個分位值的結果完全精確，即使計算時間較長
- B. 利用機器學習模型預測分位數位置，以減少統計計算量
- C. 僅能對結構化資料進行批次處理，無法應用於即時資料流
- D. 在可容忍誤差範圍內，快速估算分位值以支援即時分析 ✓ 正確答案
詳細解析
近似分位數演算法（如GK演算法、T-digest）的核心概念是以可接受的誤差換取計算效率，在大規模或即時資料流中快速提供分位數估計，而無需儲存或排序所有資料。
出題年份：114 難度：★★☆