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  1. 2024年2月1日 · 第1步:安裝Python和Git. 首先,您需要安裝Python 3.10.6,這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難,可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行,以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6,請卸載電腦中的其他Python版本。 接著,安裝Git,這是一個代碼庫管理系統,用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝,並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步:創建GitHub和Hugging Face帳戶. GitHub是一個代碼托管服務,用於軟件開發的版本控制和協作。

  2. 2023年2月7日 · 競品分析怎麼做? 分析的步驟、框架與方法. 發佈日期: 2023 年 2 月 7 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 一、競品分析的重要性. 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 2. 選擇競爭對手. 3. 數據收集. 4. 數據分析. 5. 報告撰寫. 免費點我下載完整數據分析案例. 1. SWOT分析. 2. 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環,幫助企業揭示對手的策略與市場定位,從而在市場競爭中站穩腳跟。 這項分析不僅僅是搜集數據,更重要的是將數據轉化為洞察力,進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性.

    • 數據思維:解決問題的五個步驟
    • 解決問題與數據分析職能地圖應用
    • 結語

    數據思維不僅僅是數據分析,它是一個全面的問題解決流程。這個流程包括: 1. 定義問題:明確問題並將其量化。 2. 探索數據:找到相關數據。 3. 分析數據:運用數據進行深度分析。 4. 驗證假設:基於數據驗證你的預測。 5. 溝通決策:基於分析結果做出決策。 建立數據思維,4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力 這個流程是循環的,意味著一次的分析和解決可能會帶來新的問題和假設。

    在問題解決和數據分析的領域中,AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架,涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具,以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。 在問題解決和數據分析的領域中,AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架,涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具,以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。

    問題解決和數據分析是密不可分的,AC 數據分析職能地圖為我們提供了一個全面而實用的框架。通過運用這個框架,我們不僅能更精確地定義和解決問題,還能在組織內部和外部產生更大的影響。 資料量多大算大數據?大數據為什麼重要?認識大數據的應用與工具 ‍

  3. 2024年2月23日 · 內容目錄. 數據分析師(Data Analyst)是做什麼的? 免費點我下載數據技能路線指南. 如何成為數據分析師:必備的工作技能. 數據分析師兩大工作內容:需求確認及分析. 專業的 Data Analyst 要有哪些特質? 1. 好奇心. 2. 批判思考. 3. 注意細節. 4. 合作精神. 5. 道德感和誠信. 數據分析師的常用工具. 數據分析師薪水範圍. 數據分析師該學習哪些東西? 1. 統計學和數學. 2. 程式設計(特別是Python或R) 3. 數據可視化. 數據分析如何學習? 初學者階段:打好基礎. 中級學習者階段:技能深化. 進階學習者階段:專業發展. 數據分析師的職涯發展路徑與選項. 初級階段:數據分析師. 中級階段:高級數據分析師. 高級階段:數據科學家.

  4. 2023年4月23日 · PWA是什麼? Progressive Web Apps 的優點,缺點與開發工具. 發佈日期: 2023 年 4 月 23 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 什麼是 PWA(漸進式網路應用程式)? PWA 的優點. PWA 的缺點. PWA 開發工具. 點我免費領取非本科轉職工程師指南! 什麼是 PWA(漸進式網路應用程式)? 漸進式網路應用程式(Progressive Web Apps,PWA)是一種現代網路開發模式,它使得網頁應用程式可以提供類似於原生應用的用戶體驗。 透過整合網頁標準和現代瀏覽器技術,PWA 可以為用戶提供快速、可靠、和引人入勝的用戶體驗。 PWA 透過將網頁應用程式與原生應用程式的優點結合,提供了一種全新的開發方式。

  5. 2024年1月8日 · 三步驟讓數據分析清晰易讀. 發佈日期: 2024 年 1 月 8 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 步驟一:最希望呈現資料裡的哪一個關係? 「比較大小」:長條圖. 「了解趨勢」:折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」:圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」:散佈圖、直方圖. 「比較大小+呈現分佈」:泡泡圖. 步驟二:選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三:挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎? 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.

  6. 2023年7月25日 · 選擇關注點:第一步就是最後一步. 關注你的位移 (A—>B) 為什麼要使用 A → B 結構? 刻意選擇 Growth mindset 視角. 培養你的後設認知. 不要浪費有效經驗. 狀態負面時去休息;狀態正面時做 reflection. 小結. Reference. 體驗用 ORID 強化全端網頁開發學習效果,3 分鐘小測驗找到你的學習起點. Reflection 與做中學. OBJECTIVE :具體的事實,做了哪些事情、看到與觀察哪些事情. REFLECTIVE :感受與反應,在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方. INTERPRETIVE :事後詮釋與分析,試著解釋與分析事實與自己的感受. DECISIONAL :訂定目標與下一步,找出下一步可應用、執行與改善的地方.

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