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國立臺灣科技大學 工業管理系 喻奉天、郭伯勳所指導 藍鈺雰的 應用基因演算法於國民中學排課問題 （2019），提出bi規劃師題庫關鍵因素是什麼，來自於學校排課問題、中學排課問題、國民中學排課問題、基因演算法。

而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 李宗南所指導 林軒瑗的 基於神經網路實現個人化推薦之線上測驗系統 （2019），提出因為有 網頁應用、神經網路、線上協同過濾、線上測驗系統、適性學習的重點而找出了 bi規劃師題庫的解答。

最後網站bi規劃師_317題(約佔考題70%)_20140401 (1)則補充：中華企業資源規劃學會專業認證BI 規劃師-參考題型(C) 9. 學者David Parmenter(2007)提出績效衡量的指標類型包括(A) PI 與KPI(B) KPI 與KRI(C) KRI、PI 以及KPI(D) ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了bi規劃師題庫，大家也想知道這些：

應用基因演算法於國民中學排課問題

為了解決bi規劃師題庫的問題，作者藍鈺雰 這樣論述：

每學期初學校排課人員必須進行排課作業，一直以來都是排課人員所面臨的難題，目的是為了排出一個合理且高品質的課表，但往往耗費心力也無法有效地排出讓學生和教師皆滿意的課表。學校排課問題(School Timetabling Problem; STP)屬於時間表問題(Timetabling Problem; TTP)的一種，此問題主要將班級、教師、教室、課程等資源相互組合並指派於合適的時間段，同時需滿足相關的限制條件，而如何在有限的資源下排出可行又令人滿意的課表是具有一定的難度和複雜度，因此，排課問題常被視為NP-Complete或NP-hard問題。本研究以臺灣一所國民中學進行中學排課問題(Hig

h School Timetabling Problem; HSTP)中之國民中學排課問題(Junior High School Timetabling Problem)研究與實際應用，建構以老師角度為考量目標的數學模型，並運用此國民中學之實際資料為題庫，提出基因演算法(Genetic Algorithm; GA)進行測試與求解此問題，在符合所有硬性限制下最小化所有軟性限制之值，以找出可行且有品質的排課表。最後將實驗結果與Gurobi進行比較，結果顯示本研究所提出的GA演算法求解能力與效率皆優於Gurobi。

基於神經網路實現個人化推薦之線上測驗系統

為了解決bi規劃師題庫的問題，作者林軒瑗 這樣論述：

隨著 COVID-19 在全球的影響，教學數位化學習開始蓬勃發展，在教育方面，線上遠距教學克服了傳統式教育的地理、時間、天氣的干擾因素，縮短了城鄉差距且可讓學生更能彈性的安排課程，其中，線上測驗在此更是一項不可或缺的工具。本論文引用神經網路中個性化推薦系統的概念，根據學生與測驗題目間的交互關係，設計出依照學生程度進行出題的測驗系統，其中，神經網路模型所採用的是 Neural Factorization Machines (NFM) 架構，NFM 除了運用隱藏層取出非線性關係中的高階特徵，還有運用 FM 公式讓模型可以更加有效的學習出線性關係中的二階特徵。為了能更快地反映學生當下的程度，本論文

採用在線學習演算法中的 Online Collaborative Filtering (OCF) 方式訓練模型，有別於傳統神經網路訓練模型的方式，OCF 並不區分訓練和測試階段，且訓練樣本是及時的一系列數據，會在每步訓練步驟中學習並更新最佳的預測器，讓出題的內容能更符合學生當下的程度。在每一次採用 OCF 訓練我們的 NFM 模型後，根據常用於評估回歸任務的效能指標均方根誤差來評估我們系統出題的成效，RMSE 的值越接近 0 表示模型效能越好。模擬兩位測試學生分別測驗了五次英文試卷，此五次測驗得到的 RMSE 約 0.35 ，顯示每次出題的內容的確能符合學生能力需求。

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