iPAS 考題解析
訂閱服務想預測哪些用戶下個月會流失。原始資料中有每次登入的時間戳記與付款紀錄。下列哪項特徵工程最直接有助於這個預測？
中級 大數據處理分析與應用
難度：進階 ★★★
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
- 大數據分析方法與工具
- 能力指標
- 統計學在大數據中的應用（L22301）
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「大數據分析方法與工具」範疇， 對應的能力指標為「統計學在大數據中的應用」，涵蓋數據轉換、縮放與分佈調整、特徵工程等核心知識點。 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
訂閱服務想預測哪些用戶下個月會流失。原始資料中有每次登入的時間戳記與付款紀錄。下列哪項特徵工程最直接有助於這個預測？
- A. 把使用者 ID 由小到大重新編號
- B. 計算距離上次登入天數、近 30 天登入次數與最近付款是否失敗 ✓ 正確答案
- C. 刪除所有時間戳記，避免模型看到太多資料
- D. 將每位用戶的姓名改成相同文字
詳細解析
正確答案：B. 計算距離上次登入天數、近 30 天登入次數與最近付款是否失敗
流失通常與近期互動下降或付款異常有關。把預測時點以前可取得的原始時間與交易紀錄轉成距離上次登入、近期活躍度與付款狀態，會形成可直接描述流失風險的特徵，也能避免把未來資訊洩漏給模型。重新編號、刪資料或改姓名都沒有增加可用訊號。
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. 把使用者 ID 由小到大重新編號 （不正確）
ID 編號通常只是識別碼，沒有可泛化的行為意義。
B. 計算距離上次登入天數、近 30 天登入次數與最近付款是否失敗 （正確）
這些衍生特徵把原始紀錄轉成可反映流失風險的行為訊號。
C. 刪除所有時間戳記，避免模型看到太多資料 （不正確）
刪除時間資訊會失去判斷近期活躍度的重要依據。
D. 將每位用戶的姓名改成相同文字 （不正確）
姓名不是判斷使用行為的合理特徵。
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
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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。
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