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2024年1月8日 · 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.
2024年2月26日 · 分別適合怎樣的使用情境？ 針對這個問題，微軟的研究單位進行過一項研究 4 ，使用 Llama2-13B、GPT-3.5 和 GPT-4 等 LLMs 為基本模型，再搭配農業的專業領域資料進行 RAG 跟微調的進一步訓練，看看使用 RAG 或經過模型微調（以及使用 RAG 再搭配模型微調）之後，不同 LLMs 的回覆是否更為精準？
2024年2月20日 · 輸入：旅行期間的支出項目、每個項目的費用、旅行天數、朋友人數 輸出：每個人的旅行總花費 我們看一下背後的邏輯：我必須先算出一個人的花費，方法是加總旅行每個項目的費用，同時考量旅行天數。最後，我必須將一個人的總花費乘以參與旅行的總人數。
2024年2月1日 · 本文深入介紹Stable Diffusion，一個革命性的開源AI圖像生成系統，涵蓋其工作原理、應用場景及如何自行使用這一技術。 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細 ...
2023年4月3日 · Data Mining 6階段 資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 資料收集：從不同來源收集原始資料，例如資料庫、網站、社交媒體等。 資料預處理：清理和整理資料，解決資料缺失、重複或不一致的問題。 資料轉換：將資料轉換為適合分析的格式，例如特徵提取、資料編碼等。
2024年3月22日 · 深化理解LLM ：除了有將近30個範例程式碼和直播課程30天回放，讓我可以好好地複習相關課程，還有進階學習教材，可以讓我更深化地認識每種應用的細節。. 本文是作者記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊 ...
- 什麼是 Data Visualization 資料視覺化？
- 資料視覺化的設計原則
- 資料視覺化方法步驟
- 資料視覺化範例
- 實用資料視覺化工具推薦
資料視覺化是一種通過使用圖形元素（如線條、形狀、顏色等）來表示資料的技術，目的是讓人們更直觀地理解資料的內容和結構。資料視覺化可以幫助人們快速識別資料中的模式、趨勢和異常，從而提高分析效率，支持決策和預測。 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能
在進行資料視覺化時，遵循以下幾個基本原則可以幫助您更有效地傳達資訊： 1. 簡單明瞭：選擇適當的圖表類型以簡化視覺元素，避免過度裝飾和不必要的複雜性。 2. 有效使用顏色：使用顏色來強調重點，避免使用過多的顏色以免造成視覺混亂。 3. 保持一致性：確保圖表的設計和風格在整個報告或網頁中保持一致，以提高可讀性和專業感。 4. 考慮目標受眾：了解您的目標受眾的需求和偏好，選擇合適的視覺元素和互動功能以滿足他們的期望。
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： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。
資料視覺化可以應用於各種場景，以下是一些典型的案例： 1. 銷售報告：企業可以通過繪製銷售額折線圖來分析產品在不同時間段的銷售趨勢，進而制定相應的銷售策略。 2. 地理資訊：政府或環保機構可以通過地圖視覺化來呈現空氣質量、交通擁堵等環境數據，以支持城市規劃和管理。 3. 金融市場：投資者可以通過繪製股票價格的K線圖來分析股票的價格走勢，從而指導投資決策。
有許多資料視覺化工具可以幫助您快速創建美觀且具有分析價值的圖表和圖像，以下是一些值得推薦的工具： 1. Tableau：一個功能強大的資料視覺化軟件，提供了豐富的圖表類型、自定義選項和交互式功能，適合企業和個人使用。 2. D3.js：一個基於JavaScript的開源資料視覺化庫，可以用來創建高度客製化的網頁圖表和互動式視覺化效果。 3. Microsoft Power BI：一個集資料整合、分析和視覺化於一體的商業智能平台，適合企業用戶進行數據驅動的決策支持。 4. ggplot2：一個基於R語言的繪圖包，提供了一個高度靈活且可擴展的語法，可以用來創建各種複雜的統計圖表。 5. Plotly：一個支持多種程式語言（如Python、R和MATLAB）的視覺化庫，提供了大量的圖表類型和互動功...
