大數據分析方法簡介

大數據分析方法簡介 · 1. FAQ. 我們可以用傳統的推論統計和多變量分析方法來做大數據分析嗎？ · 2. 大數據的特徵. 資料點數、欄位數都很大 · 3. 預測性模型的商業應用. Google ... 中文(台灣) English 中文(台灣) 會員 註冊 登入 登出 帳號管理 課程 跨域智慧創新學程 一般商業管理資料案例 數位行銷與電子商務資料案例 金融服務與金融科技資料案例 資料案例合作廠商 學長姐修課經驗分享 R程式、機率與商務(110.2) 1.R與課程簡介(110.2) 2.索引與功能呼叫(110.2) 3.分群運算與重複運算(110.2) 4.資料框整理套件(110.2) 5.繪圖套件與資料探索(110.2) 6.機率概論(110.2) 7.應用機率(110.2) 8.資料探索(110.2) 9.集群分析與尺度縮減(110.2) 10.線性迴歸模型(110.2) 11.邏輯式迴歸(110.2) 12.從預測到決策1(110.2) 13.從預測到決策2(110.2) 14.顧客價值管理(110.2) 15.假設與模擬(110.1) 16.產品設計、競爭策略(110.1) 助教團隊 大數據運算、機器學習與人工智慧 暑期課程 資源 社群連結 學習地圖 APP互動教材 R：數據分析與統計 數位行銷 基礎課程 進階課程 大數據平台 區塊鏈課程 公開資料集資源連結 同學作品發表 數位內容協作機制 YELP評論分析：資料探索 YELP評論分析：產業分析 顧客價值管理 產品銷售資訊 預測性模型 購物籃分析 圖像辨識與轉換學習 互動圖資網頁 總統大選八卦 互助學習小組 用R寫論文 巨量資料視覺化創新研究 雲端深度學習2.0 2020 網路程式設計研究社 財務分析組合小組 基礎R讀書會 大數據應用程式開發學習小組 PTT文集應用學習小組 2019 計量經濟 時間序列與商業預測 數位行銷 資料視覺化 活動與競賽 R:Shiny工作坊 2021BusinessBigDataWorkshop 2021BigVis線上研討會 2021冬–商業智慧日體驗營【大學RYOUREADY？】 2020夏–商業智慧日體驗營【R與台灣的量子糾纏！】 2020RiTW線上研討會 2020春–商業智慧日體驗營 2020產學合作機會 2019產學合作座談會 2019網站流量資料分析 2018雲端深度學習工作坊 2019R環境下執行大數據運算工作坊 應用 物流與作業管理 R：在互動地圖上比較物流績效 R：動態泡泡圖 Ｒ語言的魅力：用空間地圖快速看清數字背後的物流資訊！​ 行銷管理 大數據時代的數位行銷 產品設計、競爭策略 推薦系統 購物籃分析 顧客價值管理 模型、預測與決策 財會金融 選股策略 資本配置 一星二陽K棒組合程式範例 投資組合 Bitcoin套件 Tidyquant套件介紹 方法 用R學統計 R：疫苗接種後死亡人數(1) 漫畫 看漫畫學程式(1)資料檢視 看漫畫學程式(2)：資料視覺化–點狀圖 看漫畫學程式(3)：資料視覺化–條狀圖 看漫畫學程式(4)：資料視覺化–折線圖 大數據分析方法簡介 機器學習、預測性模型 機器學習的技術架構 監督式學習 非監督式學習 預測性模型 交叉驗證、參數調校 非結構化(文字)資料 巨量尺度縮減 深度學習、人工智慧 簡單辨識 物件辨識 自動翻譯 自動編碼器 機器創作 增強式學習 轉換學習 社會網路分析 資料視覺化(情緒分析) 文字分析 Yelp資料集探索 文集內容分析 LDAvisDemo 互動圖資網頁 多層次互動地圖 高雄市房地產時價登錄 時空間的視覺化 服務 研究資料集資源分享 服務架構、平台規格 大數據分析平台服務使用說明 UAP平台使用說明 文字分析平台使用說明 帳號申請 課程 跨域智慧創新學程 一般商業管理資料案例 數位行銷與電子商務資料案例 金融服務與金融科技資料案例 資料案例合作廠商 學長姐修課經驗分享 R程式、機率與商務(110.2) 1.R與課程簡介(110.2) 2.索引與功能呼叫(110.2) 3.分群運算與重複運算(110.2) 4.資料框整理套件(110.2) 5.繪圖套件與資料探索(110.2) 6.機率概論(110.2) 7.應用機率(110.2) 8.資料探索(110.2) 9.集群分析與尺度縮減(110.2) 10.線性迴歸模型(110.2) 11.邏輯式迴歸(110.2) 12.從預測到決策1(110.2) 13.從預測到決策2(110.2) 14.顧客價值管理(110.2) 15.假設與模擬(110.1) 16.產品設計、競爭策略(110.1) 助教團隊 大數據運算、機器學習與人工智慧 暑期課程 資源 社群連結 學習地圖 APP互動教材 R：數據分析與統計 數位行銷 基礎課程 進階課程 大數據平台 區塊鏈課程 公開資料集資源連結 同學作品發表 數位內容協作機制 YELP評論分析：資料探索 YELP評論分析：產業分析 顧客價值管理 產品銷售資訊 預測性模型 購物籃分析 圖像辨識與轉換學習 互動圖資網頁 總統大選八卦 互助學習小組 用R寫論文 巨量資料視覺化創新研究 雲端深度學習2.0 2020 網路程式設計研究社 財務分析組合小組 基礎R讀書會 大數據應用程式開發學習小組 PTT文集應用學習小組 2019 計量經濟 時間序列與商業預測 數位行銷 資料視覺化 活動與競賽 R:Shiny工作坊 2021BusinessBigDataWorkshop 2021BigVis線上研討會 2021冬–商業智慧日體驗營【大學RYOUREADY？】 2020夏–商業智慧日體驗營【R與台灣的量子糾纏！】 2020RiTW線上研討會 2020春–商業智慧日體驗營 2020產學合作機會 2019產學合作座談會 2019網站流量資料分析 2018雲端深度學習工作坊 2019R環境下執行大數據運算工作坊 應用 物流與作業管理 R：在互動地圖上比較物流績效 R：動態泡泡圖 Ｒ語言的魅力：用空間地圖快速看清數字背後的物流資訊！​ 行銷管理 大數據時代的數位行銷 產品設計、競爭策略 推薦系統 購物籃分析 顧客價值管理 模型、預測與決策 財會金融 選股策略 資本配置 一星二陽K棒組合程式範例 投資組合 Bitcoin套件 Tidyquant套件介紹 方法 用R學統計 R：疫苗接種後死亡人數(1) 漫畫 看漫畫學程式(1)資料檢視 看漫畫學程式(2)：資料視覺化–點狀圖 看漫畫學程式(3)：資料視覺化–條狀圖 看漫畫學程式(4)：資料視覺化–折線圖 大數據分析方法簡介 機器學習、預測性模型 機器學習的技術架構 監督式學習 非監督式學習 預測性模型 交叉驗證、參數調校 非結構化(文字)資料 巨量尺度縮減 深度學習、人工智慧 簡單辨識 物件辨識 自動翻譯 自動編碼器 機器創作 增強式學習 轉換學習 社會網路分析 資料視覺化(情緒分析) 文字分析 Yelp資料集探索 文集內容分析 LDAvisDemo 互動圖資網頁 多層次互動地圖 高雄市房地產時價登錄 時空間的視覺化 服務 研究資料集資源分享 服務架構、平台規格 大數據分析平台服務使用說明 UAP平台使用說明 文字分析平台使用說明 帳號申請 1.FAQ 我們可以用傳統的推論統計和多變量分析方法來做大數據分析嗎？ 目前商業界是用什麼技術做數據分析呢? 它和傳統分析方法有什麼差別？為什麼會有這些差別呢？ 做大數據一定要用大電腦嗎？用個人(筆記型)電腦也能學著做嗎？ 到底要多學哪一些東西？有教科書嗎？有(線上)課程可以上嗎？ 2.大數據的特徵 資料點數、欄位數都很大 真實行為資料，全部的資料 內部資料+外部資料 結構化資料+非結構化資料 開源軟體、免費資料分析工具 平行運算、雲端資源 3.預測性模型的商業應用 Google/Facebook用它來預測使用者會點擊廣告的機率 Amazon/Netflix用它來預測顧客會喜歡什麼產品/電影 電信公司用它來預測用戶合約到期之後會不會續約 網路信貸用它來預測借款人的債信等級 人事部門用來預估員工的離職機率 ... 4.不同的目的   5.效果的差異   6.設備的需求   7.分析方法的互補 8.參考書籍 9.免費線上課程