後台數據分析的問題，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

Podcast入門：新手創建的必備寶典

為了解決後台數據分析的問題，作者曾蘋果,豆子金,盧‧納特 這樣論述：

零經驗也能輕鬆入門，帶你用聲音變現，創造出斜槓收入！ 從創建、錄製到上架節目，帶你Step by Step製作出專屬節目， 再進一步打造個人品牌及節目形象，步步培養忠實聽眾， 讓想搶攻耳朵經濟的你，搭上成為「播客」的順風車！   　　Podcast為聲音節目，又可稱為網路廣播，當Podcaster錄製好音頻，就能透過託管平台，將音檔上架至各大Podcast平台，供聽眾收聽及下載。   　　{託管平台是什麼？} 　　又稱為Hosting，該平台提供Podcaster上傳音檔、查看收聽節目等數據分析、發布節目至Podcast平台，並透過系統產生RSS Feed，以供Podcaster上架節目。

  　　{RSS Feed是什麼？} 　　中文名稱可稱為簡易資訊整合、簡易供稿機制，節目主持人藉由託管平台產生的網址，可讓Podcast平台讀取該節目資訊，而聽眾也能透過訂閱RSS Feed，隨時收到訂閱節目的更新通知。   本書特色   　　★基本認識X創建節目，快速入門Podcast 　　帶你認識Podcast與傳統廣播的差異，並從製作至經營節目的技巧，讓你能打下紮實的基本功，並將聲音轉換為獲利管道。   　　★運用託管平台，深度解析收聽數據 　　詳實說明託管平台的功能介紹，透過一鍵上架至Podcast平台的功能，讓你只須申請一次，就能永久上架節目，同時藉由後台數據分析聽眾輪廓、收聽習慣

等，進而優化節目內容，精準塑造節目定位！   　　★進階解密X聲音變現，帶你逐步打造獨特節目，攻略耳朵商機！ 　　藉由前期規劃節目、中期製作節目、後期經營節目等，帶你全方位解析節目的運作技巧，讓你能一舉躍升節目排行榜，從中找到自己的好「薪」情！

後台數據分析進入發燒排行的影片

應用隨機森林演算法於冰水主機性能趨勢預測

為了解決後台數據分析的問題，作者蘇聖傑 這樣論述：

人工智能(AI)技術、物聯網(IoT)等產業逐漸發展成熟，後台數據分析技術相繼導入各個領域，機器學習更一躍為熱門研究主題，然而應用於M&V量測驗證的方式卻一如既往，故本研究應用R語言撰寫隨機森林 (Random Forest)混合迴歸模型，引入M&V量測驗證，用過去案例數據進行模型迴歸，並且驗證其模型預測準確性。本研究有關於M＆V量測與驗證與冰水主機數值趨勢外分析等議題，使用R語言撰寫程式碼，引用冰水主機改善案例和ASHRAE 1043-RP研究專案等數據資料進行基準模型建立，利用現有的資料庫中正常範圍的數據:作為train data，訓練出多項式迴歸及隨機森林(Random Forest)

迴歸之模型，對正常範圍以及趨勢外運轉做預測並探討其準確性，並比較兩種迴歸模型準確度，對於趨勢外運轉進行預測，實際值與預測值平均誤差在10%內；正常運轉下預測值與實際值平均誤差更可控制5%內，與多項式迴歸作為比較，可更為準確地預測出數值，期望未來能持續優化模型，並持續探討更多的機器學習之可能性，為量測驗證提供更加準確的驗證方式，幫助使用者快速且有效的提升能源效率。本研究成功使用R語言撰寫互動式網頁 Shiny，將隨機森林(RF)演算法迴歸模型和冰水主機運轉圖撰寫成互動式監控平台，經平台運算後透過可視化頁面，可讓用戶及維護單位隨時觀看冰水主機運轉資料，快速地了解系統運轉狀態，幫助使用者維持冰水主機

運轉效能和落實節能改善，以達節能之目的。