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106年公務人員特種考試警察人員、一般警察
人員考試及106年特種考試交通事業鐵路
人員、退除役軍人轉任公務人員考試試題 代號：20250 全一張
（正面）
考試別： 一般警察人員考試
等別： 二等考試
類科別： 刑事警察人員犯罪分析組
科目： 資料探勘技術（包括資料庫管理與運用、線上交易處理【OLTP】、資料倉
儲【Data Warehouse】、資料探勘【Data Mining】）
考試時間 ： 2 小時 座號：
※注意：
禁止使用電子計算器。
不必抄題，作答時請將試題題號及答案依照順序寫在試卷上，於本試題上作答者，不予計分。
（請接背面）
一、全球 3C 公司是一間行銷全世界的歷史悠久的電腦、通訊與消費電子產品公司，它的
資料庫記錄了 1950-2017 年的每個月 200 種產品、在全世界各城市的銷售數量與金
額。請針對下列每一項的資料倉儲操作先給定義，再以上述背景為例來說明清楚該
操作內涵：⑴向下探究(drill-down)、⑵向上擷取(roll-up)、⑶切片(slice)、⑷切塊
（dice）、⑸轉軸（pivot）。（25 分）
二、假設關聯資料庫的表格 R(A,B,C,D)有四個屬性 A,B,C,D，其功能相依（Functional
Dependency）為{A,B,D}C與{C,D}B
請以屬性封閉性（Closure）的概念，找出 R的所有候選鍵（Candidate Key），請說
明清楚你使用功能相依的每一個推演步驟。（6分）
請證明 R滿足第二正規化（2NF）或反證 R不滿足 2NF。（3分）
請證明 R滿足第三正規化（3NF）或反證 R不滿足 3NF。（4分）
請證明 R滿足 Boyce-Codd 正規化（BCNF）或反證 R不滿足 BCNF。（4分）
若R不滿足上述任一正規化，請將其切割，以求滿足之，你必須說明切割後的各
表格為何滿足你所聲稱的正規化。（6分）
三、假設 XYZ 公司的商品包含 A、B、C、D、E、F、G等多種，由其交易資料庫記錄，
我們得知表一的資料，假設我們要求的最小支持度（Support）為 0.2、最小信心水準
（Confidence Level）為 0.7。請找出所有包含一個商品的高頻項目集合（Frequent
Item-sets），及其個別的支持度（7分）、找出所有包含兩個商品的高頻項目集合，
及其個別的支持度（12 分）、找出所有包含三個商品的高頻項目集合，及其個別的
支持度（4分）、列出至少兩條包含三個商品的強（Strong）關聯規則（Association
Rules）及其個別規則的信心水準（8分）。
表一
交易編號 銷售商品
A10001 A、B、C
A10002 A、D
A10003 D、E
A10004 A、B、C
A10005 C、F
A10006 F
A10007 D、F
A10008 A、B、C、G
A10009 E、G
A10010 A、B
106年公務人員特種考試警察人員、一般警察
人員考試及106年特種考試交通事業鐵路
人員、退除役軍人轉任公務人員考試試題 代號：20250 全一張
（背面）
考試別： 一般警察人員考試
等別： 二等考試
類科別： 刑事警察人員犯罪分析組
科目： 資料探勘技術（包括資料庫管理與運用、線上交易處理【OLTP】、資料倉
儲【Data Warehouse】、資料探勘【Data Mining】）
四、假設 U大學之學生資料庫有下列表二的 12 筆資料，其 Status（學籍狀態）、Major
（主修）、Birth_Place（出生地）、GPA（平均成績）四個屬性值之部分的概念樹個
別如圖 1,2,3,4（註：圖 4的[2.0-2.9]表示其數值介於 2.0 至2.9 間，也可為 2.9 或2.0。
其餘[3.0-3.4] 等概念類推）。請利用這些資料，以概念樹導向方式，找出研究生
（Graduate）與大學生（Undergraduate）的區別規則（Discrimination Rule），注意：
請列出你的推導過程，且最後的規則應為最抽象、精簡，並加上機率。（21 分）
表二
Student_ID Status Major Birth_Place GPA
1001 M.A. History 臺北市 3.5
1002 Junior Math 新北市 3.7
1011 Junior Liberal_arts 桃園市 2.6
1012 M.S. Physics 臺南市 3.9
1021 Ph.D. Math 溫哥華市 3.3
1022 Sophomore Chemistry 高雄市 2.7
1031 Senior Computing 基隆市 3.5
1032 Ph.D. Biology 大阪市 3.4
1041 Sophomore Music 臺東市 3.0
1042 Ph.D. Computing 基隆市 3.8
1051 M.S. Statistics 東京市 3.2
1052 Freshman Literature 花蓮市 3.9
圖1學籍狀態概念樹
Any
Undergraduate Graduate
Freshman Sophomore Junior Senior M.A. M.S. Ph.D.
圖4平均成績概念樹
Any
Average Good Excellent
[2.0 - 2.9] [3.0 - 3.4] [3.5 - 4.0]
Any
圖3出生地概念樹
大阪市
Taiwan Foreign
北部 中部 南部 東部 離島 Japan Canada
臺北市
新北市
基隆市
桃園市
臺南市
高雄市
花蓮市
臺東市
馬公市
東京市
溫哥華市
Any
圖2主修概念樹
Art
Science
Computing Math Physics
Chemistry Liberal-arts
Biology Statistics History Music
Literature