消除口臭方法 相關
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2023年4月13日 · 資料分析 5 步驟. 立即領取. 免費點我下載數據技能路線指南. 資料清洗 data cleaning 的方法. 資料清理主要包括以下幾個方面的方法： 缺失值處理：對於缺失的數據，可以選擇填充、插值、刪除或保持不變，具體方法取決於資料的特性和缺失原因。 填充：將缺失值替換為某個常數值，如 0、平均值、中位數等。 插值：根據已有的資料對缺失值進行估算，如使用時間序列資料中的前後值進行線性插值。 刪除：若缺失值占比較低，且不影響分析結果，可以直接刪除缺失值所在的樣本。 重複值處理：對於重複的數據，可以選擇保留一個並刪除其他重複值，或者根據某些規則合併重複的資料。 異常值檢測：通過統計方法或機器學習算法識別異常值，並對其進行修改或刪除。 常用方法有：
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
- Orid 是什麼？討論的思維框架
- 選擇關注點：第一步就是最後一步
- 關注你的位移
- 為什麼要使用 A → B 結構？
- 狀態負面時去休息；狀態正面時做 Reflection
- 小結
- Reference
ORID 是為了主持討論，讓參與者聚焦的一種結構，和上述講的 reflection 並沒有歷史淵源，不過 reflection 是自己和自己對話，和別人對話很容易發散，和自己對話更容易發散，因此 ORID 用於 reflection 可謂十分稱手的框架。 ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法，透過四個層次的提問，能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。以下為ORID的四層提問： 1. OBJECTIVE：具體的事實，做了哪些事情、看到與觀察哪些事情 2. REFLECTIVE：感受與反應，在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方 3. INTERPRETIVE：事後詮釋與分析，試著解釋與分析事實與自己的感受 4. DECISIONAL：訂定目標與下一步，找出下一步可應用、執行與改善的...
「回顧」的起手式，也就是 ORID 裡的 Objective，這一段的提問法門是「你看見什麼」或「發生了什麼事」。 我個人認為，回答這個問題是一個大學問，玄妙程度幾乎和打禪機差不多。 你的視角受限於你的狀態、你的目的，甚至你的格局。到底是你很有自覺地選擇了你的關注點，還是某件雞毛蒜皮的事情綁架了你的注意力？ 在我剛開始嘗試建立 reflection 習慣時，我常常會選擇一些「自己做不好的事情」當成回顧主題，然後硬是用一種虛假的正面態度，寫出一套「愈挫愈勇」的發憤圖強文，結果是我從來沒有去踏實執行我在最後一步為自己設定的偉大 next step。 極高比例的人，在選擇關注點時，會關注自己做不好的事情，或者關注自己和別人的比較。偶爾關注一下自己的負面心態，進行「反省」是 OK 的，但不要太習慣如...
為了避免自己的注意力被拉走，我建議大家在建立 reflection 習慣時，刻意選擇有「位移」的事情來關注，也就是任何在你身上發生，從 A 狀態變成 B 狀態的事情。 別忘了「學習」的目的就是讓自己成長，知道原本不知道的事，做到原本不會做的事，發生在自己身上的任何成長，只要有 A → B 的結構，都值得我們慶祝。 講 A → B 可能略顯空洞，下圖列出一些例子： 之前提過學習其實有 outside-in 和 inside-out 兩個方向的作用力，因此這裡建議把關注點區分成兩大類別，外在專業的位移，或者內在狀態的位移。看看當下對哪個方向有感覺都可以，只是略為注意一下比例平衡，向外或向內的 reflection 都應該要不定期發生。 至於細目我這邊舉出幾個例子，只是示意給你看，一開始的時候可以...
刻意選擇 Growth mindset 視角
使用 A → B 結構來收斂你的關注點，第一個實用目的是防守自己的注意力被一些偏向 fixed mindset 的焦點拉走，起手式一開始就要落在 growth mindset 的範疇，這樣才會有效。
培養你的後設認知
另外，從「學習如何學習」的角度，你其實需要刻意去研究新態度、新觀念、新行為到底是怎麼在你自己身上發芽的。 說到底，只有自己親自掌握自己的學習模式，你的學習成效才會迎來飛躍式的進展。雖然你的學習教練/老師可能擁有比你更高的專業度去診斷學習問題，但教練/老師只能與你共享某一小段的時光，最終你需要成為你自己的教練。 因此，能夠倒退一步，把發生在自己身上的學習旅程當成客體來觀察，其實是蠻重要的技能。 而刻意關注 A → B 如何發生在自己身上，會讓你可以持續地累積對自己學習模式的洞察。
不要浪費有效經驗
最後最實在的一點，是前文提到，「做中學」為什麼強調 reflection，因為做中學裡面有太多的 try-and-error，有時候你的結果根本是誤打誤撞試出來的。 這些靠運氣、靠嘗試逼出來的「結果」（也就是 A → B 結構中的 B 狀態），如果沒有徹底掌握「究竟是怎麼發生的」，你可能根本就不再有第二次重現結果的機會。 你必須順藤摸瓜，從 B 狀態倒推回去，像偵探一樣往 A 方向探索，找出過程中的驅動要素，好好把事情發生經過描述清楚，然後辨證自己是否能重現這些有效的驅動要素。如此一來這個專業技能才是真正掌握到你的手裡。 不關注結果怎麼跑出來的，卻跑去關注別人的結果比自己好，這不是徹底的浪費嗎？
會建議大家刻意運用 A → B 結構來收斂關注點，很大的原因是，我們見證到太多的學習者努力地做 reflection，以為這就是「認真」，但事實上他們的關注點卻被 fixed mindset 拉走。 我覺得 A → B 是一個蠻簡單的訣竅，可以快速抓出有助於把你扳回 growth mindset 的方向。 事實上，要防止 fixed mindset 跑出來，還有一個是做 reflection 的時機。我建議大家要養成在「狀態好的時候做 reflection」的習慣，如果你今天完成了一個挑戰很有成效感，或者你今天忽然有個澎湃覺得自己堅持好久好偉大，或者你今天得到了一個稱讚覺得飄飄然，這是你做 reflection 的最佳時機，這個時候最容易抓到 A → B 結構。 練習在這種時候做 refle...
這篇文章介紹的是在做 reflection 的起手式，選擇關注點的「入門訣竅」。 在持續練習一段時間之後，你會開始對 growth mindset 的狀態有更高的自覺，到了那個階段以後，你可以自由選擇任何為你帶來成長的經驗進行 reflection。
2024年2月20日 · 我自己會把「資料清理」跟「型態調整」稱為是整個分析過程中一定要操作的部分，因為若沒有經由正確的處理方法會造成模型無法存取的狀況。. 另外根據 CrowdFlower Survey Results. 調查的結果，在資料分析的階段 60% 的時間其實是在進行資料清理的。. CrowdFlower ...
2024年3月29日 · 定義問題的目標和方法 目標：將一個抽象的問題轉化為一個「資料可解決的問題」。 方法： 明確目的：首先明確要解決的問題和目的。 前置研究：進行前置研究，了解問題背景。 量化指標：將問題轉化為可量化的指標。 例如，對於「如何提高產品銷量？
2024年1月8日 · 文章後方，也附上了學習製作圖表的工具與方法，推薦一讀。 Financial Times 的「視覺化辭典」 英國金融時報 Financial Times 依據過往製作新聞圖表的經驗，整理出一套 「視覺化辭典（Visual Vocabulary）」 ，讓圖表製作者可以依照自己最想呈現的資料關係，找到適合的圖表形式。
2024年1月29日 · 能針對目標持續學習，才能持續往目標前進，也才是正確的心態和方法。如何持續學？拆解目標、階段完成、要開心 有 2 個建議：找到目標、拆解目標、分成階段去完成；開心學、不要有壓力。例如，選擇短小、容易完成的課程學習。
