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2023年2月7日 · 分析的步驟、框架與方法 - ALPHA Camp. 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。
2024年4月3日 · 安裝步驟 ：首先在Visual Studio Code等支持的編輯器中安裝GitHub Copilot插件。 實際操作 ：在寫程式過程中，根據需求輸入註釋或部分程式碼，Copilot將提供相關的程式碼建議。 您可以根據實際需求選擇接受、修改或拒絕這些建議。 自定義選項 ：為了適應特定的開發需求，您可以在設定中調整Copilot的行為，如改變建議的頻率和類型。 Get Started with the Future of Coding: GitHub Copilot. Watch on. 立即領取. 免費點我下載數據技能路線指南. 五、使用GitHub Copilot的最佳實踐和技巧.
- Label Encoding
- One-Hot Encoding / Dummy Variable
- 資料前處理中必須要做的處理
根據觀察資料，可以把字串的資料分成有序和無序的。最直覺的方法就是直接將「字串」轉換成一個對應的數字即可，這種方法我們稱為標籤編碼法（Label Encoding）。有序類別字串可以直接採用標籤編碼法，利用轉換後的大小關係維持資料間的順序。標籤編碼轉換後的大小會隱含資料間的順序關係。
但原本的資料如果是無序的類別字串直接使用標籤編碼法會有點問題，以這個例子來說，會讓原本應該無序的水果間產隱含大小的關係出現。而我們在模型當中，很常會使用「大小」來表示資料間的關係。 因此，無序類別字串轉數值會採用另一種方法，稱為是獨熱編碼（One-Hot Encoding）或虛擬變量（Dummy Variable）的方法。這種方式會將原本欄位的資料轉換鍋的欄位，藉此來維持資料就的無序關係。
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 Survey Results 最後，你以為你是在做的是資料分析的工作，實際上其實是個資料黑手。 （本文轉載自資料工程師 WeiYuan 的文章 《資料前處理必須要做的事 – 資料清理與型態調整》） 想做數據分析或轉職數據分析師？你可以先準備好必備的「數據思維」
2024年1月8日 · 內容目錄. 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 ...
2023年11月21日 · 這篇文章介紹 Data Visualization 資料視覺化的概念、案例和實用工具推薦，以及資料視覺化的原則和方法步驟。 資料視覺化方法步驟 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： 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。
課程介紹. 課程大綱. 選購方案. 講師介紹. 常見問題. 延伸閱讀. 課程介紹. 在高速變化 AI 時代中，ALPHA Camp 與 ihower 共同推出 Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊，課程將深入探討 Prompt Engineering 和 OpenAI API 串接，透過將近 30 個 Colab Notebooks 搭配 1 週密集的線上直播和 30 天回放，讓你快速掌握完整 LLM 技術 和 AI應用 的多項案例. 課程重點. OpenAI API 串接、Prompt Engineering、RAG 和 Function Calling. 學習工具. Zoom、Google Colab、AC 學習平台 Canvas. 學習時數.
程式尚未學成，英文仍須努力. 3. 不敢問老師，只能一顆心撲通撲通地狂跳. 4. 自學遇到問題卡關. (1) 在網路上發問. (2) 參加技術社群和讀書會，多認識看得到摸得著的朋友，面對面交流發問。. 5.沒有興趣. 程式設計似乎真的很簡單，不管是學校，補習班 ...
