iPAS 考題解析某電商資料團隊要協助行銷部門規劃再行銷策略。目前取得資料包含使用者點擊、購買紀錄、流量來源與轉換率。若資料團隊希望先進行探索性資料分析（EDA），下列哪一項最符合 EDA 的做法？

解析

正確答案：C. 繪製各類流量來源與轉換率的關聯圖，尋找潛在關係；

EDA 的目的是在建模之前先了解資料的特徵、分布和潛在關係。繪製關聯圖來探索流量來源與轉換率之間的關係，是典型的 EDA 做法，能幫助團隊在後續分析中提出更精確的假設。

每個選項為什麼對或錯

• A 建立隨機森林模型，預測使用者是否會完成購買； 錯誤選項

  建立預測模型屬於機器學習建模階段，不是 EDA 的做法。

• B 使用 K-means 對使用者群進行分群並立即制定對應促銷策略； 錯誤選項

  直接分群並制定策略跳過了探索階段，EDA 應先理解資料再做決策。

• C 繪製各類流量來源與轉換率的關聯圖，尋找潛在關係； 正解

  繪製關聯圖探索變數間的關係，是 EDA 的典型視覺化探索手法。

• D 對不同購物路徑設定統計假設並進行雙樣本 t 檢定 錯誤選項

  設定假設並進行統計檢定屬於推論統計，不是 EDA 的初步探索做法。

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