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首先，使用者填寫簡單的基本資料以及信貸資訊. 網站會根據使用者填寫的資料，試算出貸款額度、期限以及利率（本圖試算結果為模糊處理） . 使用者可以試算月付金額（本圖試算結果為模糊處理） . 完成試算後，使用者可以一併查詢鄰近分行，一鍵預約服務時間。 不僅可以節省在分行等待時間，也能提高銀行的臨櫃業務效率。 優於預期的合作成果. 這個線上信貸試算平台雖然使用起來簡單方便，但學生團隊在開發過程中其實遇到了不小的挑戰。 由於商業機密以及資訊安全考量，國泰世華無法提供現成的 API 以及信貸試算邏輯。 但 3 位學生團員分工合作、積極解決問題，利用 open source 模擬銀行無法提供的 API，每週達成進度目標並修正錯誤。
- 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
2024年2月23日 · 電商的數據分析師職缺也很多，大部分的薪資都在四萬之上，根據1111人力銀行統計，目前數據分析師這個職缺就有近8000個工作機會。 如果看 國外網站ERI 的薪資情報，台灣數據分析師的年薪平均數和中位數都在150萬。
之後再進入華頓商學院取得 MBA 後，便加入瑞士信貸第一波士頓（CSFB），在投資銀行部門工作，協助公司融資上市與併購。 CSFB 是一個專門投資早期科技公司的投資銀行，曾在亞馬遜（Amazon）以及思科系統（Cisco Systems）的 IPO 扮演 lead underwriter 的角色，也投資過蘋果。
2024年2月26日 · RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。 這項技術簡而言之，就是在向 LLMs 提供用戶的提示詞（prompt）之前，會先從外部的資料庫「檢索」相關資料，再將這些相關資料連同原本的提示詞提供給 LLMs 參考並「生成」回覆。 IBM 的語言技術總監 Luis Lastras 用開書考試（open-book）跟闔書考試來類比 RAG 跟模型微調的差異：「使用 RAG 系統時，你是要求模型去檢索書的內容（資料庫），而不是光依憑（模型微調）的記憶來回答問題。 」 3. 而 RAG 所使用並非傳統的資料庫，而是所謂的向量資料庫（vector database）。
FinTech 所提供的服務不只是用於銀行或是第三方支付，還有很多像是民間小額貸款、利用大數據提供基金股票評估投資的服務等。 值得一提的是國家主題區，許多歐洲國家都派出招商團隊來參展，並在現場提供各式各樣的諮詢服務。
2023年8月8日 · 過去 10 年來，越來越多人開始討論「數據治理」，這是因為在商業模式日益複雜與數據工具日新月異之下，企業需加要一個能幫助他們在應用數據時，有效控管與降低風險的方法。 包括不違反政府法規與政策，能保護使用者的隱私。 這是企業現在做「數據治理」的重要性與新挑戰。 (管其毅) 「台灣資料科學社群」與 ALPHA Camp 合作，推動台灣資料科學人才發展.
