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星國政府以「擴張成長」、「國際拓展」幾個要點，在稅務減免與特殊補助上規劃出 45 億新幣 （約 1000 億台幣）的預算。 以公司所得稅（Corporate Income Tax）為例，新加坡將抵免稅額從 30% 提升到 50%（抵免上限 2 萬新幣），刺激中小企業向上發展。
2024年3月11日 · 免費點我下載數據技能路線指南. 依據不同情境下的任務，選擇適當的分析工具. 情境一：從大量資料集中提取特定範圍的數據. 情境二：數據清洗及萃取出真正需要的內容. 情境三：數據分析結果的圖表視覺化. 情境四：機器學習方法與實際應用. 情境五 ...
- 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...
2023年2月7日 · 首頁 » Blog » 產品開發. 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.
2023年7月5日 · 通常會有兩種情況是只有程式才能達到的： 客製化的資料處理過程，例如資料很特別、或是數量很大. 使用最新或冷門的模型，套裝軟體沒有提供 。 當然使用程式語言也不是要從零開始寫程式，現在也有很多第三方的工具可以讓分析更有效率也更方便。 不同的程式語言對於資料分析的支援程式也不同，這個部分我們就留到下一次再聊聊囉！ （本文轉載自資料工程師 WeiYuan 的文章 《 資料分析工具那麼多，該怎麼選？ 》） [optin-monster-inline slug=”efwng9h4usmda0bxuwbi”] . 隨著資料科學的演進，許多商業軟體都逐漸成熟。
2024年4月3日 · OJ（Online Judge）全名是線上解題系統，早期是用於演算法競賽（競技程式）的線上系統，即時評測參賽者所提交的。 在眾多的線上解題系統中，LeetCode 以「公司面試題目」為導向殺出一條血路，提供技術面試中常見的題目，作為平常的練習或是面試前的準備。 當然除了 LeetCode 之外，也有其他適用於平常練習的平台都有各自的特色： Codility ：更強調面試體驗，提供題目給公司作為面試使用. HackerRank ：適合初學者，內容包含基礎題目到進階難題. Codewars ：導入許多遊戲化與社群的機制，讓刷題更有趣更好玩. 這些解題平台的目的其實都是提供一種「評斷程式能力到什麼階段？ 」的目標，不管是幫助開發者確認自己的能力到什麼階段或是提供面試方作為篩選的標準。
11 月份 ALPHA Camp AMA 活動，特別邀請到任職頂尖軟體外商的資深工程師 Brian，與校長 Bernard 一起直播，分享從歷史系自學踏上軟體工程師的歷程，並深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。 Brian 指出，「對演算法的深度理解，決定了普通工程師與優秀工程師的分野！ 」想讓軟體工程師職涯有所提升，不可錯過演算法。 歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路. 大學念歷史系的 Brian，為什麼最後會成為軟體工程師？ 他解釋道，念歷史是興趣，而自己從小就有創業夢，他觀察「軟體創業」低門檻，又是未來趨勢，於是他大學開始自學程式、修程式學程，大四開始獨立接案，畢業後與朋友一起創業做 APP。
