數據分析課程的問題，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

Python資料科學與機器學習：從入門到實作必備攻略

為了解決數據分析課程的問題，作者FrankKane 這樣論述：

一次活用Python和Apache Spark，帶你精通機器學習及資料科學！ 　　★提供資料科學必備的資料分析工具和技術 　　★在Python中訓練出高效能機器學習模型 　　★為你的商品打造出強而有力的推薦系統 　　★靈活運用Apache Spark進行大數據處理工作 　　作者Frank Kane曾在亞馬遜和IMDb等知名企業工作，從事機器學習演算法工作。在踏入資料科學的世界中，本書將提供你探索資料科學的核心領域所需的工具，以及各種動手做練習和信心建議，讓你打造自己的機器學習模型。透過簡單易懂的實作範例及大量的圖文解說，你將學會K-Means集群、貝氏方法、預測模型、推薦系統、Apac

he Spark、實驗設計等核心主題。 　　本書涵蓋了全面且詳盡的資料科學內容，首先帶你快速認識Python語言、基礎統計學和機率概念，接著深入討論資料探勘、機器學習相關等60多個主題。我們將用真實使用者的影評分數資料開發出一套電影推薦系統，並建立一個可實際運作的維基百科資料搜尋引擎。此外，我們還將建立一個垃圾郵件分類器，它可以將電子郵件帳戶中的垃圾郵件和正常郵件進行正確分類。此外，本書還有一個章節專門介紹如何將這個分類器擴展到使用Apache Spark的大數據叢集系統上。 　　讀完本書後，你將能活用各種Python中的資料探勘和資料分析技術，找出資料中的價值，並開發出優質的預測模型，讓

你能預測未來的結果。另外，你還能靈活運用Apache Spark，針對大數據執行大規模機器學習。認識資料科學工作並非難事，從分析資料前的資料準備工作、訓練機器學習模型，到最終的資料分析結果視覺化……你都將一次精通！ 　　在這本書中，你將學到： 　　• 清理和準備資料，讓資料能用於分析 　　• 用Python實作熱門的集群和迴歸方法 　　• 利用決策樹和隨機森林訓練高效率的機器學習模型 　　• 使用Python Matplotlib程式庫對分析結果進行視覺化 　　• 使用Apache Spark的MLlib在大型資料集上進行機器學習 　　適用讀者： 　　• 剛入行的新手資料科學家 　　• 想

用Python對資料進行分析、獲得實用資訊的資料分析師 　　• 有Python程式設計經驗、想進入資料科學領域的程式設計師 　　讀者可以到博碩文化官網輸入書號或書名，下載「練習題參考解答」。

數據分析課程進入發燒排行的影片

桌遊融入數學建模之活動設計與學習成效評估--以高中數據分析為例

為了解決數據分析課程的問題，作者游舒婷 這樣論述：

本研究旨在發展以高一數據分析為內容的桌遊，並安排相關的學習活動，使學生能在遊戲中感受統計的不確定性並經驗統計的建模歷程，提升其統計素養。因此研究者提出三個研究問題：(1) 設計一款融入高一數據分析內容與建模過程的桌遊之歷程與步驟為何？ (2) 評估桌遊融入數學建模的學習活動是否能夠帶起學生主動建模的歷程？ (3) 桌遊融入數學建模的學習活動對學生的學習成效之影響為何？本研究採用設計研究法，研究者針對高一數據分析內容設計桌遊，經歷四個版本的調整與測試，結合統計調查PPDAC的循環，讓學生能夠在處理與分析資料之中感受建模的過程，並在正式活動時搭配閱讀文本與反思回饋單，提供學生不同的學習機會，自發

性發展數據分析的概念。研究者亦針對新北市某社區高中一年級實驗班的6位學生進行認知與動機的前後測，分析學生在經過桌遊活動後認知與動機的變化，再藉由個別訪談與活動紀錄來了解學生的建模歷程、概念發展與活動評估。研究結果包含本研究發展之桌遊的設計歷程、學生在活動中的建模歷程、及學生的學習成效。重要的研究發現如下：在桌遊的設計過程中，依據適當的中介理論修改細節或評估設計，可以幫助設計靈感與理論基礎的完整結合。從學生的學習歷程中可發現學生較能主動提出問題，對於後續的教學介入可以更快理解，也能感受其背後的意義。而學生在學習成效上沒有顯著差異，但訪談時學生表示後來上二維數據分析課程時，會主動連結到本研究的桌遊

活動，對於散布圖代表的意義也更有感覺。整體而言，學生對於這樣的活動融入課程表示肯定，認為遊戲後若能介入教學更能有效幫助學習。

大數據概論

為了解決數據分析課程的問題，作者謝邦昌,鄭宇庭 這樣論述：

改變國中生對光合作用迷思概念之教學實驗

為了解決數據分析課程的問題，作者沈咏佳 這樣論述：

本研究旨在探討教學實驗對國中生瞭解光合作用相關概念與澄清迷思之影響力。本研究採用前實驗設計中的單組前後測設計，對象為二十八位七年級國中生。研究結果歸納如下：一、 學生在光合作用單元存在的部分迷思概念能透過光合概念自編試卷答題檢核和分析獲得。二、 試卷方向配合教學實驗情境做設計能讓學生將筆試模擬情境延伸到真實現況中。三、 教學實驗能讓學生將部分既存的光合迷思概念獲得有效地澄清並顯著提高多數學生對於光合相關概念的理解能力。四、 教學實驗不僅顯著提升學生光合相關概念的正確性亦使其習得的正確概念有效長存五、 教學實驗提升學生實驗的嚴謹態度和操作能力。六、 數據分析課程能使教學者更深入掌握學生學習狀態

，並提升學生分析數據能力。最後，研究者根據本研究結論提出建議，以作為未來教學或研究之參考及依據。