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AC 評價. iCHEF 香港營運經理高克瑋專訪【ALPHA Camp 校友聚焦】 發佈日期: 2016 年 12 月 1 日 作者: AC 編輯群. 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。
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。 Big Data 大數據是什麼？從醫療大數據案例看AI數據 ...
- Data Mining 6階段
- Data Mining 的技術與方法
- Data Mining 常用工具
- Data Mining 實例
- 小結
資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 資料建模：應用統計、機器學習或AI演算法來挖掘資料中的模式和關聯。 5. 評估和驗證：評估模型的性能和準確性，根據需要對模型進行調整。 6. 解釋和展示：將探勘結果以易於理解的方式呈現給利益相關者，例如報告、視覺化等。 資料分析5 步驟，成為數據分析師Data Analyst 的Top 3 技能
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
6 天前 · 學習產業知識的三個方法. 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.
2024年2月20日 · 資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科，他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論，從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。 資料科學家在做什麼？ Data Scientist 工作內容與3大核心技能. 資料科學有什麼用途？ 解決生活上什麼問題？ 透過大數據與資料科學，我們的生活上有許多資料科學應用的例子，包含.
2023年8月8日 · 四步驟解析實際案例！ 發佈日期: 2020 年 10 月 13 日 作者: Daisy Tsai. 內容目錄. 資料科學案例解析：資料科學家如何發現與解決商業問題. 步驟一：溝通需求與目標. 步驟二：拆解問題，不斷假設驗證. 步驟三：建立模型. 步驟四：模型迭代與優化. 從矽谷軟體工程師到印尼電商資料科學家. 以印尼獨角獸電商 Tokopedia 為例 – 資料科學在電商領域的應用場景. 資料科學家需要具備的核心能力. 常見入門資料科學領域的三大背景. 核心能力一：機器學習. 核心能力二：批判性思考. 核心能力三：溝通能力. 資料科學常見問答Q&A. 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？
2023年8月8日 · Data Scientist 工作內容與3大核心技能. 8 月 ALPHA Camp AMA 直播活動，邀請到主張數據 Numbers 創辦人暨執行長 Tammy，分享她在資料科學領域的創業經驗與觀察。 成為資料科學家不只有單一路徑，求學期間一路深耕物理專業的 Tammy，將分享她如何從物理博士轉變為資料科學家，並解惑資料科學、AI 領域相關問題： 資料科學應用案例：如何量化複雜問題，在系統導入任務排序機制. 擁有資料科學知識與技能，能做到什麼？ Tammy 分享她在外商軟體公司擔任技術團隊負責人時，運用資料科學的實際案例： 技術團隊每天會收到來自不同部門回報的 issue，而各部門都會認為自己的需求要優先處理。
