27. 某企業需分析半結構化的系統日誌(JSON 格式)，以提取關鍵的時序特徵供故障預測模型使用。考量日誌結構複雜且包含巢狀欄位 (Nested Fields)，下列哪一種策略最有效且實務可行？ (A)先將 JSON 資料扁平化轉成 CSV，再對欄位計算統計量(如均值、次數)作為特徵； (B)使用遞歸神經網路(RNN)直接輸入原始 JSON 字串進行時序特徵抽取； (C)設計遞迴函式展開巢狀欄位，並基於時間窗口(Time Window)進行聚合與特徵萃取； (D)只保留時間戳記欄位，忽略其他巢狀內容以簡化特徵工程