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量。由於處理數字比處理文字方便，我們也會利用代碼轉換方

式， 將文字格式以數字代碼，方便統一，例如「台大」與「 臺
灣大學」都用 01 代表，降低文字比對的誤差。

(4)數值誤植及檢核錯誤問題

有時候因為人工的誤植，系統未檢驗，導致存在的數據出
現不合理情形，例如生日出現 1900 年的人，或 是 2 月 30 日生

日等不合理的數值。另外這些數值錯誤，也有可能因為新、舊
系統規格 未統一或 跨系統資 料欄位格 式定義不 同造成的錯

誤，例如 A 系統將學歷定義成 1 小學、2 國中、3 高中、4 大學，
而 B 系統將學歷定義為 1 幼兒園、2 小學、3 國中、4 大學，當

這兩個系統整合時，若未進一步了解每個代碼意義，僅將兩欄
數值整合，就會造成數值錯誤 情形，此部份在資料清理時需特
別留意。

4. 統計分析

傳統進行資料統計分析，我們會利用統計方法事先發現樣本的
輪廓及態樣，以便找到關連母體的特徵，進而推論母體的狀況。然

而在數據資料量龐大的今日，數據資料結構複雜，樣本間充滿著真
實性與雜訊問題，利用傳統統計方法進行推論，表現上已漸不如目

前人工智慧技術處理大數據的預測準確，而人工智慧大數據分析方
法常也因為無法解釋說明預測準確或有效的原因，因此反而有更多
人開始重視傳統統計學與人工智慧大數據分析的結合。

傳統統計學上的統計分析方法，可分為敘述統計和推論統計：
(1) 敘述統計：

是一種最基本的統計方法，根據收集到的數據進行整理歸

類，並進行概括性的輪廓分析，了解目前數據的特徵、集中趨
勢、離散程度及相關強度，純粹描述樣本的特性，最常用的參
考指標包括平均值、標準差、中位數、最大值、最小值等。

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