[爆卦]資料預處理data preprocessing是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇資料預處理data preprocessing鄉民發文沒有被收入到精華區:在資料預處理data preprocessing這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 資料預處理data產品中有168篇Facebook貼文,粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享,也在其Facebook貼文中提到, 使用 Python 進行資料分析,資料科學在市場行銷和零售,推薦系統,預測,客戶分類和自然語言處理方面的應用 https://softnshare.com/data-science-deep-learning-for-business-20-case-studies/...

 同時也有23部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16) Big Data海量資料的分析概說: Big Data資料加值應用與相關範例 如何取得Big Data的方式?  開放資料範例  內政部實價登錄、YAHOO股市資料 GOOGLE表單  範例:GOOGLE試算表複選...

資料預處理data 在 職涯療癒烏蘇拉|天賦探詢|轉職救星|職涯諮詢|面試模擬 Instagram 的精選貼文

2021-08-18 21:23:52

這次是特別針對上次大家的問答票選製作的貼文 這次的問題是 如果想要轉換跑道 進入傳產或科技業 通常面試會問什麼方向的問題? 再開始之前 要先說明 我相信很多人其實都沒有搞懂這些產業背後 到底真正包含了什麼產業 但是在不清楚產業內容的狀況下 針對面試官的詢問 或是規劃自己的生涯發展 其實都很不利...

資料預處理data 在 DrGuy Leung Instagram 的最佳貼文

2020-05-01 11:20:00

早晨,Paper 1 #26個鐘無訓 1. 數據題只有兩種:(一)Data ➡ Information;(二)Data features,千萬不要混淆啊! 💪🏻 2. 控制你的答題衝動,特別是 1(a)題!你5秒內憑感覺的答題,一定是錯的,緊記數據題不是驗眼。 💪🏻 3. 可以預期,數據題的每一...

資料預處理data 在 arryann18 Instagram 的最佳解答

2020-05-10 05:27:21

【派錢$4000】職津處員工爆料 辦公室內表格亂放 非按時序處理 政府去年在財政預算案後公布「關愛共享」計劃,用作「補漏拾遺」,向合資格的「N無人士」派發4000元;今日(30日)雖是報名的最後限期,但在本月初在職家庭津貼計劃已開始正式向合資格人士派發款項。但有指,即使是最早一批交表,但至今仍未收...

  • 資料預處理data 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

    2021-09-29 20:30:16
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    使用 Python 進行資料分析,資料科學在市場行銷和零售,推薦系統,預測,客戶分類和自然語言處理方面的應用

    https://softnshare.com/data-science-deep-learning-for-business-20-case-studies/

  • 資料預處理data 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的精選貼文

    2021-09-24 20:56:03
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    #免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?

    想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。

    但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?

    事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。

    #是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?

    從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。

    延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?

    就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。

    #課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!

    這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。

    🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。

    ☑ 統合分析研究規劃技巧
    ☑ 正確拆解論文架構
    ☑ 必學的重要專有名詞
    ☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
    ☑ 以發表為導向的搜尋文獻
    ☑ Meta-analysis 圖表優化重點
    ☑ 給初學者的起步建議

    🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
    https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
    免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!

    🗣️ 學員回饋

    「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」

    「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」

    👨‍🏫 講者陣容

    #張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。

    #曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。

    #蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。

  • 資料預處理data 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-24 11:48:55
    有 49 人按讚

    #免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?

    想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。

    但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?

    事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。

    #是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?

    從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。

    延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?

    就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。

    #課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!

    這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。

    🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。

    ☑ 統合分析研究規劃技巧
    ☑ 正確拆解論文架構
    ☑ 必學的重要專有名詞
    ☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
    ☑ 以發表為導向的搜尋文獻
    ☑ Meta-analysis 圖表優化重點
    ☑ 給初學者的起步建議

    🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
    https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
    免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!

    🗣️ 學員回饋

    「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」

    「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」

    👨‍🏫 講者陣容

    #張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。

    #曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。

    #蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。

  • 資料預處理data 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最讚貼文

    2016-11-12 01:26:17

    Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)

    Big Data海量資料的分析概說:
    Big Data資料加值應用與相關範例
    如何取得Big Data的方式?
     開放資料範例
     內政部實價登錄、YAHOO股市資料
    GOOGLE表單
     範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
    如何處理與統計分析Big Data?
     EXCLE統計函數
     範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
     樞紐分析表
     範例:銷貨系統分析
     開放資料加值應用實例
     範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
     EXCLE VBA(與R語言比較)
     PowerPivot增益集
     海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
     視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

    上課影音內容:
    01_課程說明與參考書籍
    02_問卷結果與檔案下載
    03_大數據的定義與成功範例
    04_範例_樂透彩機率統計函數說明
    05_格式化前七名與VBA設定
    06_前七名的VBA程式撰寫說明
    07_樂透彩VBA程式說明
    08_GOOGLE表單與複選結果切割
    09_複選結果切割VBA程式說明
    10_複選結果切割註解與按鈕相關
    11_黑名單篩選查詢資料說明
    12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
    13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
    14_批次下載股市資料程式說明與結尾

    完整連結:
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

    與大數據課程的經驗
    超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
    台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
    新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
    東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
    自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
    多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。

    Big Data海量資料的分析概說:
    根據維基百科:
    大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
    指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
    可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

    維基百科定義
    在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
    量(Volume,資料大小)
    速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
    多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
    另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
    大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
    美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。

    巨量資料應用的成功案例
    Google – 流感趨勢預測
    Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
    Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
    阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
    電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

    吳老師 105/2/15

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  • 資料預處理data 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文

    2016-05-20 22:22:47

    Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

    上課影音內容:
    01_開場簡報說明
    02_大數據課程理念與應用範例
    03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
    04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
    05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
    06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
    07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
    08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
    09_範例4_台北市實價登錄說明
    10_建立Power View

    完整連結:
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

    Big Data海量資料的分析概說:
    Big Data資料加值應用與相關範例
    如何取得Big Data的方式?
     開放資料範例
     內政部實價登錄、YAHOO股市資料
    GOOGLE表單
     範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
    如何處理與統計分析Big Data?
     EXCLE統計函數
     範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
     樞紐分析表
     範例:銷貨系統分析
     開放資料加值應用實例
     範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
     EXCLE VBA(與R語言比較)
     PowerPivot增益集
     海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
     視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

    與大數據課程的經驗
    超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
    台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
    新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
    東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
    自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
    多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。

    Big Data海量資料的分析概說:
    根據維基百科:
    大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
    指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
    可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

    維基百科定義
    在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
    量(Volume,資料大小)
    速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
    多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
    另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
    大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
    美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。

    巨量資料應用的成功案例
    Google – 流感趨勢預測
    Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
    Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
    阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
    電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

    吳老師 105/2/15

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  • 資料預處理data 在 吳老師教學部落格 Youtube 的精選貼文

    2016-05-20 22:22:39

    Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

    上課影音內容:
    01_開場簡報說明
    02_大數據課程理念與應用範例
    03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
    04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
    05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
    06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
    07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
    08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
    09_範例4_台北市實價登錄說明
    10_建立Power View

    完整連結:
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

    Big Data海量資料的分析概說:
    Big Data資料加值應用與相關範例
    如何取得Big Data的方式?
     開放資料範例
     內政部實價登錄、YAHOO股市資料
    GOOGLE表單
     範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
    如何處理與統計分析Big Data?
     EXCLE統計函數
     範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
     樞紐分析表
     範例:銷貨系統分析
     開放資料加值應用實例
     範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
     EXCLE VBA(與R語言比較)
     PowerPivot增益集
     海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
     視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

    與大數據課程的經驗
    超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
    台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
    新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
    東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
    自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
    多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。

    Big Data海量資料的分析概說:
    根據維基百科:
    大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
    指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
    可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

    維基百科定義
    在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
    量(Volume,資料大小)
    速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
    多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
    另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
    大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
    美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。

    巨量資料應用的成功案例
    Google – 流感趨勢預測
    Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
    Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
    阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
    電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

    吳老師 105/2/15

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