數據資料分析的問題，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

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決數據資料分析的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

數據資料分析進入發燒排行的影片

公共危險物品室外儲槽火災風險研究-以中油○○煉油廠為例

為了解決數據資料分析的問題，作者張憬汯 這樣論述：

石化業是我國的重要基礎民生工業之一，而石化業儲存油品方式主要以儲槽作為儲存方式，尤其以室外儲槽最為大宗使用。而石化業的特性又是長年不停機的運轉，當發生儲槽或管線外洩時，往往是發生災害的時候，且這類災害因可、易燃物儲量大，不易在短時間控制、撲滅火勢，容易形成延燒造成周邊更為嚴重的損害。國內石化業主要以中油及台塑為主，其中中油規模又比台塑更大，中油主要儲槽重鎮位於高雄，故本研究主要研究高雄的中油室外儲存油槽，探究其火災風險，藉由相關文獻回顧，實地勘察及修正式德爾菲法將相關領域專家學者、政府機關、業界意見、第一線從業人員協助問卷訪談來整併文獻回顧所得相關危害因子並將整併後的危害因子代入層級分析法計

算相關權重藉以分析、探討其場所火災風險因子，並以ALOHA(Areal Locations of Hazardous Atmospheres)擴散模擬軟體模擬場所儲存易燃性及可燃性液體室外儲槽不慎發生破孔洩漏時延燒可能影響區域之範圍、並加入大數據(Big Date)資料分析影響之區域電信信令人流數、戶籍設籍人口數等相互比較分析，最後將研究分析較為危險的場域儲槽利用FDS(Fire Dynamics Simulator)火災模擬軟體實際模擬儲槽發生危害導致形成火災災害時，鄰近周遭的溫度及相關的輻射熱危害，並蒐整相關數據換算所需消防救災能量，藉以供場所或類似場域做為規劃消防能量及避難疏散人流的參考

依據。研究結果顯示專家學者再利用修正式德爾菲法及層級分析法後再儲槽火災風險中主指標的排序為儲槽本體與防火避難設施占比(0.305)、危險物品及場所易燃物管理占比(0.211)、消防安全設備占比(0.205)、防火(災)管理制度占比(0.168)、勞工安全衛生管理占比(0.112)顯示專家學者在室外儲槽火災風險的因子中認為儲槽本體及防火避難設施的安全在整個儲槽火災風險中為最重的因素，在儲槽本體與防火避難設施中又以防火區劃(0.661)占比最大，表示專家學者一致認為防範儲槽火災風險的各項因子中均難以保障儲槽不發生意外狀況，最根本的儲槽火災預防之道係利用防火區劃的方式如具有1小時以上防火時效的防火區

劃將其區劃起來或者利用防火牆、防爆牆的方式去阻絕災害抑或利用防液堤、分隔堤將儲槽洩漏物侷限於某一區域避免擴大延燒形成更大災害。在室外儲槽火災風險研究中利用擴散模擬軟體ALOHA輸入相關環境參數及模擬危害物的化學物質狀況後可發現儲槽火災風險的模擬研究中位於上風處的儲槽在發生意外時其危害範圍比位於下風處的儲槽較為危險，研究結果發現儲槽代號D-206、D-208、D-209三座儲槽倘若不慎洩漏或肇生火災、爆炸可能會造成鄰近周邊的儲槽設施及住居民均陷入危害之中，因此在上風處的儲槽可以參考層級分析法的專家意見加強其防火區劃的侷限與阻隔方能確保災害發生時侷限住災害避免擴大。利用電信信令人流數及戶籍設籍人口

數去套疊儲槽火災風險大量洩漏(WCS)的危害區域，藉由地理資訊系統ArcGIS pro 2.9來分析可能影響的電信信令人流數及戶籍設籍人口數可以發現在儲槽洩漏危害中60%燃燒界限影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的電信信令人流數為132,172人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036人)，10%燃燒界限影響區域為鳳森里、鳳興里、龍鳳里影響的電信信令人流數為132,172、49,572人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036、3,345人)、套疊戶籍設籍人口數資料為60%燃燒界限影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的戶籍設籍人口數為2,455、3,368人、10%燃

燒界限影響區域為鳳森里、鳳興里、龍鳳里影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的戶籍設籍人口數為2,455、3,368、3,455人倘若不慎發生火災爆炸其影響的危害區域包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里，暖區包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里、林家里(林園區)、龔厝里(林園區)、中門里(林園區)，冷區包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里、林家里(林園區)、龔厝里(林園區)、中門里(林園區)，小港里、店鎮里、山明里、坪頂里、王公里(林園區)、頂厝里(林園區)、港埔里(林園區)其影響的電信信令人流數為132,172、49,572人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、19,837、2,036、3,3

45、2,457、2,354、2,150、4,625、3,345、14,922、15,765、1,638、1,609、980人)，套疊戶籍設籍人口數為:2,455、3,074、2,790、3,455、1,430、2,200、2,808、2,555、6,501、13,741、7,196、4,859、5,310、2,034人。在模擬較可能情境(ACS)的危害可以發現儲槽洩漏危害中60%燃燒界限影響區域熱區為鳳森里，暖區為鳳森里、鳳興里影響平日夜間電信信令人流數132,172人次(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036人)、套疊戶籍設籍人口數熱區為2,455人，暖區為2,455、3

,368人，若產生火災爆炸影響的區域為鳳森里，套疊電信信令人流數為132,172人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598人)，套疊戶籍設籍人口數為2455人，在資料取得部分因電信信令人流數資料無法取得進一步較為細緻的資料因此在模擬的結果會較為粗糙，在較小的統計區塊部分可以參考戶籍設籍人口數來估算當災害發生時其預計疏散撤離的人數數量。最後利用火災模擬軟體(FDS)來估算儲槽火災風險時消防力須介入去做火災搶救需要多少消防量能方能搶救此類火災，在模擬結果發現當儲槽發生儲槽大量洩漏形成防溢堤燃燒比油面燃燒，在不考慮爆炸現象如沸溢、濺溢等，需要消耗更多的消防力介入，在估算由ALOHA擴散模擬軟體

所模擬結果較為危險的儲槽共計3座均可以發現儲槽防溢堤火災均需要動員16個分隊以上前往支援救災，因此在室外儲槽火災風險防範中可以見到最不樂見整個儲槽大量外洩形成火災，但在模擬火災過程中也發現防液堤可以有效的阻絕洩漏物危害以及輻射熱危害，因此呼應到層級分析法中所得的結論在室外儲槽火災風險防範中防火區劃、危險物品的區劃隔絕在室外儲槽火災防範中應為非常重要的一個環節。

學霸斜槓plus魯蛇逆襲

為了解決數據資料分析的問題，作者簡單 這樣論述：

　　每個人都有不同的特質，每個人都可以活出屬於自己的精彩人生！然而，我們卻常被世俗的觀點與旁人的眼光禁錮，以致自廢武功，捨棄了最寶貴的選擇權。本書中有20位職人的故事，介紹了他們不按「常軌」運行，「跳TONE」但超級精彩的人生，希望能讓正在探索未來，甚至已經面臨生涯抉擇的孩子看見：原來，成績好不一定只能填「所謂的第一志願」；原來，成績不好也有路可以走；原來，世界上有這麼多有趣的職行業；原來，人生還有這麼多種可能性！讓我們一起活出更精彩的人生！

人壽AI核保模式發展之研究：以糖尿病為例

為了解決數據資料分析的問題，作者許雅君 這樣論述：

因應人工智慧技術成長快速，其相關技術對於金融科技將產生巨大且深遠的影響。不論是在風險篩選上的資料庫數據蒐集及建立，如何透過數位技術的引進，取代核保人員現行的工作內容，必然是每家保險公司需要去思考的未來發展。本研究以罹患糖尿病核保評估流程做為討論的議題，探討其核保評估內容找出應整合方向。為達以上述研究目的，本研究採用深度訪談法，共訪談8名任職於人壽保險業中包括3名核保部門單位主管、2名系統規劃專員及2名核保審查人員，主要訪談內容將著重探討核保人員對於現行及未來保險數位科技發展的認識以及未來展望。彙整分析結果了解數位科技運用上對於人壽保險公司的主要影響並做出建議。期望透過本研究可以進一步發現如何

強化AI智能核保的危險辨識能力以及未來該如何整合AI數位科技運用及現行實務執行核保人員，進行危險篩選的辨識作業模式的轉換及導入可行性重要研究發現如下所述，以及糖尿病核保作業走向數位科技之智能化發展可能面臨的問題及衝擊為:1.保險業數位科技發展是很重要的趨勢，最明顯就是運用在網路投保、行動化投保以及智能核保運用上。2.大量數據資料的建立，絕對會是未來核保發展的主要發展目標。3.主管機關高度監理之下，整合現有核保人員專業知識資源並建立一套合乎規範並以智能核保流程取代，是各家業者努力之方向。4.結合核保實務經驗並運用大量的資料來源提供各面向之核保決策模型，降低需額外查詢參考資料的時間。5.核保人員可

貢獻公司其專業技術至大數據資料分析，將其相關數據轉化成公司可利用之資產，將自有專業技術有效轉移並透過科技技術留下規則，並以轉型成核保資訊分析的專責單位為目標。6.多方培養相關專業人士，包括IT、核保、資料分析、理賠、再保以及精算等相關單位通力合作，方能有效因應數位浪潮來襲。