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內容目錄. 在傳產開始磨練，被冷凍也不放棄. 在 ALPHA Camp，踏出改變的第一步. 下一步，走向世界. 給 ALPHA Camp 學弟妹的建議. 有的人追求穩定安逸的生活，有的人熱愛變動所帶來的挑戰。 在傳統產業待了三四年，看不到自己想要的未來，在 ALPHA Camp 得到了改變的勇氣後，勇敢的跳出舒適圈，在不斷的挫折與重新挑戰下，開始找到自己想要的舞台。 這是 ALPHA Camp 第一屆行銷班校友高克瑋（ Kewei Kao） 的故事，這是一個關於如何在平凡中走出自己的路，不輕易放棄，不停止嘗試，不放任自己屈服在安逸環境下的精彩故事。 「高中時覺得生物是很有趣的東西，也比較擅長，沒有太多思考就選了生物科技系。
2023年4月7日 · 運輸業：大數據在運輸業的應用包括優化航線規劃、提高營運效率、預測交通流量等。 例如，通過對交通數據的分析，運輸公司可以預測出交通高峰期，從而優化路線規劃，避免擁塞，並節省運輸成本。
2024年4月12日 · 方法一、閱讀書籍. 方法二、關注目標公司的技術部落格. 方法三、閱讀內部文件及詢問公司內的主要協作對象. 數據分析師的主要工作是藉由分析資料，從中挖掘出有價值的商業見解來幫助企業決策。 我曾在大型網路公司擔任過數據分析師，目前在美國大型零售業擔任資料科學家，近十年的數據領域工作經驗告訴我，要成為一名出色的資料分析師，深入了解並掌握相關產業知識（domain knowledge）是很重要的。 本文將分享如何透過自學，以及在工作場域中有哪些資源可以幫助自己提升產業知識。 看完這篇文章後，你將能知道如何學習某個領域的產業知識，幫助提升自己在資料分析職場的工作表現，並讓自己與他人的協作更加順利。 產業知識在數據分析工作扮演重要角色.
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- 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
2023年8月8日 · 想跨入資料科學領域，可以進行什麼樣的專案？. 應徵資料科學職位時，如何辨識一家公司是否重視資料？. 資深的資料科學家，與新人的最大差別為何？. 資料分析師、資料科學家、資料工程師，有何差異？. 資料科學家如何提升洞察能力？. 結語 ...
認識數據分析該怎麼做，並深入探討資料分析師的核心職責，包括數據收集、分析技巧、視覺化工具如Tableau和Power BI的應用。.
2023年11月21日 · 結論： XYZ電子商務公司可以利用這些發現來優化其銷售策略。 例如，可以在週末加強電子和時尚類別的推廣，並改進網站的用戶體驗來鼓勵用戶瀏覽更多頁面，從而提高轉化率。
