12. 某電商平台的客服部門統計了本月 10,000 筆顧客服務評分(滿分 100 分)，發現平均分數為 72 分，中位數為 85 分，平均數顯著小於中位數。資料分析師欲初步判斷此評分資料的分配型態，下列敘述何者最合理？ (A)資料呈負偏態分配(左偏，Skewness to the Left)，代表多數顧客給予高分，但少數極低評分將平均數大幅拉低； (B)資料呈正偏態分配(右偏，Skewness to the Right)，代表多數顧客給予低分，但少數極高評分將平均數大幅拉高； (C)資料呈標準常態分配，平均數與中位數的些微差異屬於正常的隨機抽樣誤差； (D)資料呈均勻分配，各分數區間出現的機率大致相同，因此平均數略低於中位數

13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型，用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前，團隊執行了以下步驟：移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞，並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節？ (A)模型評估(Model Evaluation)：透過移除干擾詞彙，計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現； (B)特徵萃取(Feature Extraction)：將文字資料轉換為數值向量，使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重； (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing)：將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料，以利後續模型有效學習； (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning)：調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數，以移除訓練資料中的雜訊干擾

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