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新課上架🔥 資料探勘，「真正有用」的數據在這！
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💭但是…
資料來源太多，完全抓不住重點❓
資料太雜亂，無將資訊好好傳達❓
統整好資料，卻又不知道該如何應用❓
🎯不怕學不會！特製 50 題評量幫助你回顧課程概念
🎯一次掌握多種實用工具模組與回歸分析
🔸Pandas / NumPy / SKLearn
🔸購物籃分析
🔸線性迴歸 / 羅吉斯迴歸
🔸決策樹
🔸K-means / DBSCAN
🎯找出數據間的相關性，創造更大收益
🔹預測消費者心理
🔹找出疾病與體適能
🔹分類預測資料
🔹進行用戶分群
資料探勘速成攻略，輕鬆駕馭資料分析與實務應用
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#12個精華模組
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#資料探索實作_視覺化實例
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🧠＃AI趨勢不可逆 你必知的機器學習
「機器學習（Machine Learning），是人工智慧發展的一環。
指的是讓機器『自主學習』並『增強』的演算法。」
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Bain顧問公司研究結果顯示，採用機器學習和分析技術的企業：
❶ 可增加 2 倍以資料分析結果作為依據的決策數量
❷ 決策速度比競爭對手更快的機率可提升 5 倍
❸ 可加快 3 倍原來上述決策的執行速度
❹ 可增加 2 倍原來獲得理想財務回報的機會
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【機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧】
🧠12 章節Ｘ 4.1 小時教學全面解密 ＃機器學習必備十大技巧
❶線性迴歸 ❷羅吉斯迴歸 ❸決策樹 ❹隨機森林 ❺支援向量機 SVM
❻樸素貝葉斯 ❼集成學習 ❽K-Means ❾階層式分群 ❿密度式分群
🧠＃豐富實作
這門課，除了幫助你認識完整的機器學習概念外
還可以實作出超豐富的機器學習應用，如：
「房屋價格預測、股票分析預測、產品品質管理」等類似實作
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資料科學和市場行銷是兩個關鍵的驅動力，幫助企業創造價值，並在當今快節奏的經濟中保持領先地位。
你將在這門課程中學到什麼？
✅第 1 部分 : 我們將向你介紹您需要開始執行客戶分析的相關理論
✅第 2 部分 : 然後我們將執行叢集分析與降維，以幫助你區隔客戶
✅第 3 部分 : 應用描述的統計作為分析的探索部分
✅第 4 部分 : 在此之後，我們將準備進行彈性塑模，為購買機率、品牌選擇，和購買數量
✅第 5 部分 : 最後，我們將利用深度學習的力量來預測未來的行為
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從 Excel 到 Power BI 的大數據分析8-直方圖、分群分析、分群應用、主要客戶、儀表版應用、客戶關係
從Excel的資料連結、資料整理到資料分析，可是工作表之間的整合，是不連貫的。若要做大數據分析，還是必需使用Power BI視覺化分析軟體，做預測。本課程有四天，11/7、11/8、11/10、11/14，每日9:00-16:00。
K 物件分群計算方法、演算法、用Excel講解K 物件分群法
面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
認識 K means 演算法、用Excel講解K means、機器學習實務應用
面對日新月異的大數據工具，有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用 Excel Power BI 做大數據分析，課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果，提升管理品質，有效提升工作效率。另外；大數據分析還應該包含許多學習到的知識，回饋給資料，再重新計算，不是僅畫出視覺化圖後，就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用，將大數據分析導入您的工作中。
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在整個過程中，我們將通過幾個動手實例來應用這些概念，這些實例分析真實世界的資料，例如像k-means clustering 的流行演算法。 ⋯⋯. ... <看更多>
摘要：k-均值算法（英文：k-means clustering），属于比较常用的算法之一，文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类、聚类的应用、聚类思想、聚类优 ... ... <看更多>
k-means應用 在 k means算法2023-精選在臉書/Facebook/Dcard上的焦點新聞 ... 的推薦與評價
在整個過程中，我們將通過幾個動手實例來應用這些概念，這些實例分析真實世界的資料，例如像k-means clustering 的流行演算法。 ⋯⋯. ... <看更多>