大數據分析工具 Python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Anti-Trust

為了解決大數據分析工具 Python的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：

Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard

Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.

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應用機器學習回歸模型於成衣製造業銷售預測-以T公司為例

為了解決大數據分析工具 Python的問題，作者王禎祥 這樣論述：

在服飾產業的快時尚潮流下，終端客戶的需求具有相當大的不確定性，而紡織產業鏈屬中下游的成衣製造業之商業模式大都為B2B，客戶通常是國際時尚品牌零售商如GAP、H&M、ZARA等，零售商為了降低成本與風險，訂單大都是以少量多樣交期短的型式，成衣製造業需配合客戶進行快速回應的協同管理來因應，然而在供應鏈的長鞭效應下，庫存成本的高低是直接影響利潤高低的關鍵因素之一，因此需要對市場需求更加敏銳，銷售預測的準確與否將是改善獲利及快速回應的關鍵，其並可優化生產和需求計劃，使得供應鏈的運作更有效率及快速，並減少浪費與節省成本。本研究以國內上市的成衣製造的供應商為例，其銷售預測是仰賴業務人員以主觀經驗、過往客

戶銷售相關數據與訂單透明度等資訊，整合進行人工的銷售預測，然而對銷售歷史大數據資料並無良好的大數據分析工具來協助銷售預測。研究證實使用適量的銷售歷史資料應用於機學習回歸模型確實能改善銷售預測的錯誤率。本研究進行初步的機器模型預測績效比較，實驗結果顯示，本研究個案的各資料集的預測績效以Ridge regression預測績效較佳，不論是在預設參數或是相對最佳參數組合，相對地Linear regression與SVR的預測績效則較差。在以預設參數執行預測的績效領先群模型中，進一步使用Grid search找出相對之最佳參數組合來執行預測評估，由於最佳參數組合是以MAE為評估指標，因此各模型MAE值

皆比預設參數好，RMSE值亦多有改善，然而少數模型的預測績效並未改善或改善程度有限或無太大差異，例如GBR與DTR模型，顯然該模型的穩定性不適合於本研究個案的資料集，並且搜尋模型最佳參數在本個案的研究中相當的耗時。另外在模型訓練資料增加成為兩年度來預測下一年度時，其預測錯誤率會上升，例外情況是在銷售數量預測上，僅有ANN的預測績效更佳。

A Button a Day: All Buttons Great and Small

為了解決大數據分析工具 Python的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：

Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.

大數據系統於半導體產業之設計、實現與應用

為了解決大數據分析工具 Python的問題，作者蔡嘉平 這樣論述：

此論文介紹與台灣半導體業者歷經四年共同研究、設計以及實現的兩種應用服務，Hadoop data service(HDS)以 及Distributed R language computing service(DRS)。HDS是個基於HDFS、HBase的分散式檔案存取系統，具可擴充性、可用性以及穩定性，且提供諸多強大的功能，包含1) 基於Restful APIs操作方式，方便不同程式語言操作HDS、2) 優化大小檔案的存取，寫入資料時HDS會偵測該資料的大小並選擇合適的存放位置、3) 銜接熱門的大數據分析工具，如spark、hive。DRS是個基於Yarn的分散式資料分析服務，擁有類似HDS

的分散式優點以外，在設計上也支援容錯、資源管理、運算環境隔離、運算環境封裝等特性。在實際應用上DRS首先支援R的運行環境，R語言的使用者可撰寫程式、透過HDS存取資料，打包程式後透過DRS將程式運行於分散式的環境。此論文也探討了在現在NoSQL應用上常見的資料還原的方法。該資料還原方法目的為建構一個具有可還原資料至任意時間戳記的系統，此特性可提供非常多的延伸應用，例如資料除錯、審核或是測試等等。在實作上，此論文提出了不同的方式以因應不同的情境下的還原，包含考量記憶體負擔、平行化程度、軟體相容性、以及還原的顆粒度等等。上述條件各有好壞以及程度差異，此論文提出了不同的理論及方法以滿足變化以適應各種

情境、並且透過Apache HBase實現相關理論。該些實作也經過社群的驗證合併回Apache HBase成為該系統的還原工具之一。