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2024年4月17日 · 分類: AI 人工智慧 、 自學能力 標籤: AI 、 學習資源 、 生成式 AI. 我們曾經推薦過 AI 主題的電子報，也介紹過 20 個關於生成式 AI 的關鍵字，對於習慣以收看影片來吸收資訊的讀者，我們在本文精選了四個 YouTube 頻道，並且分享為英文影片加上中文字幕的方法。.
- Data Mining 的技術與方法
- Data Mining 常用工具
- Data Mining 實例
- 小結
Data Mining包含多種技術和方法，以下是一些常用的資料探勘技術： 1. 分類（Classification）：這是一種監督式學習方法，用於預測資料實例的類別標籤。常用的分類算法包括決策樹（Decision Trees）、支持向量機（Support Vector Machines）、神經網路（Neural Networks）和邏輯迴歸（Logistic Regression）等。 2. 迴歸（Regression）：迴歸分析是一種監督式學習方法，用於預測連續型數值。常用的迴歸算法包括線性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）、決策樹迴歸（Decision Tree Regression）和支持向量迴歸（Support Vec...
不同的產業都會需要用到Data Mining，以下是一些資料探勘的實例，展示了資料探勘在不同領域的應用： 1. 銀行和金融：信用評分模型，可以通過資料探勘技術預測客戶的信用風險，從而幫助銀行決定是否批准貸款申請。 2. 電子商務：購物網站可以利用資料探勘，分析用戶行為和購買記錄，以提供個性化的產品推薦和優惠券。 3. 醫療保健：醫療資料探勘可以幫助找出疾病的致病因素、病人分群和有效的治療方法，從而改善醫療服務的品質和效率。 4. 社交媒體：分析社交媒體上的用戶行為和情感，可以幫助企業了解市場趨勢、產品口碑和客戶滿意度，以便制定有效的行銷策略。 5. 運輸和物流：資料探勘可以幫助運輸公司優化運輸路線和時間表，提高載客和載貨效率。 從資料分析入門課開始建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題...
資料探勘是一個不斷發展的領域，隨著大數據和機器學習技術的進步，其應用範疇和影響力將持續擴大。資料探勘在幫助企業和研究者發現資料中的隱藏資訊方面發揮著重要作用，並對各行各業的決策制定、優化和創新產生了深遠的影響。掌握資料探勘的技術和方法對於應對當今數據驅動的時代具有重要意義。 有了技術與工具，要解決問題你需要「商業應用」和「影響力」兩個軟實力
通常跟你太友好、每天見面的人跟你靠得太近，無法觀察到真實的你，如果想更加認識自己，我建議找出那些值得你尊敬、信任，敢說真話但不常見面的朋友，最好是你跟他們一起工作過，在輕鬆的聊天氛圍下詢問他們眼中的自己是什麼樣子，這將有助於找出你的特質和行為模式。 三、踏出舒適圈. 想更加認識自己最有效率也最直接的方法，就是跳脫舒適圈去挑戰自己的極限。 當我第一次創業時，我很快的就發現了自己我個性上的缺點和能力上的不足。 面對來自客戶、夥伴和投資人的壓力，每一天都像是一場試煉。
2023年7月25日 · 發佈日期: 2020 年 10 月 19 日 作者: Ellen. 內容目錄. Reflection 與做中學. ORID 是什麼？ 討論的思維框架. Objective 客觀、事實. Reflective 感受、反應. Interpretive 意義、價值、經驗. Decisional 決定、行動. 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.
2023年10月11日 · 根據 維基百科 的定義，知識管理（Knowledge Management，KM）包括一系列的定義、創建、傳播、採用新的知識和經驗的戰略和實踐，可以用於個人知識或組織中商業流程的實踐。 知識管理的目標是幫助人類如何系統性地累積經驗、管理知識，成為一個更有智慧的人類，這其中「經驗」扮演重要的齒輪。 從知識管理到資料科學，知識或決策的產生方式正在改變。 如果可以利用機器的優勢來轉換知識，降低對經驗的依賴，那人們就得以更加專注於「決策」。 換句話說，資料科學是一種利用數據幫助人進行決策的方法。 數位化與人工智慧. 「從資料開始，透過一連串的過程發現隱藏在資料中的規則，利用這些規則完成一些有趣的應用。 」。
2023年11月21日 · Watch on. 資料視覺化方法步驟. 以下是一個資料視覺化的基本方法步驟，可以幫助您更有系統地進行視覺化設計： 確定目標：明確資料視覺化的目的，例如分析趨勢、比較數據或展示地理分布。 選擇適當的圖表類型：根據資料的特點和目標，選擇合適的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖或地圖等。 處理資料：對原始資料進行清理、整理和轉換，以便用於視覺化。 設計圖表：選擇合適的視覺元素（如顏色、形狀、尺寸等），並根據前面提到的原則進行設計。 評估和優化：檢查圖表是否符合目標，並根據需要進行調整和優化。 添加互動功能（可選）：為圖表添加互動功能，如滑動條、按鈕或提示框，以提高用戶體驗。 資料視覺化範例.
2023年8月8日 · 發佈日期: 2023 年 8 月 8 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 數據治理是什麼？ 企業為什麼要做？ 企業怎麼做數據治理？ 沒做過的企業如何開始？ 在醫療或金融等資料較敏感的產業，如何妥善管理數據，讓管理單位放心？ AI 產生的「偏見」能被管理嗎？ 從印尼最大電商 Tokopedia，有哪些數據治理經驗可以分享？ 新加坡政府推動數據治理，經驗如何？ ChatGPT 崛起後，數據治理有什麼轉變與新挑戰？ 企業做數據治理，不同角色如何分工？ 誰該對資料負責？ 結語：企業如何推動數據治理？ 關鍵字補充. 3 位在美國與新加坡、有豐富數據與 AI 領域經驗專家管其毅、Angus 與 Koo，帶大家瞭解「數據治理」是什麼？ 對企業為什麼重要？ 如何開始執行？ 不同產業有什麼挑戰？
