資料分析流程的問題，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

資料科學的統計實務：探索資料本質、扎實解讀數據，才是機器學習成功建模的第一步

為了解決資料分析流程的問題，作者江崎貴裕 這樣論述：

　　新書上市即攻佔日本亞馬遜統計類書籍第一名   　　很多資料科學、機器學習的書，內容充滿各種建模的技術展示、完美的案例分析，卻忘記了更重要的「資料」。唯有掌握好手中的資料，才是機器學習成功建模的第一步。   　　無法了解資料，深度學習也救不了你；相反的，正確蒐集資料，輕鬆建模沒煩惱。   　　如何了解資料？當然要從統計觀念開始。學習統計一定都要看抽象複雜的數學嗎？並不是！本書所使用的範例，會告訴大家「為什麼統計學要如此定義」、「為什麼技巧要那樣使用」。當讀者了解統計背後的觀念時，才不會迷失在複雜的數學。此外，有別於一般市售書籍總是用漂亮案例展示程式運行結果，此書用相當多的範例都是「專家也

會犯的錯誤」，相信讀者同時學習成功以及失敗的案例後，可以更全面地了解資料科學的分析流程觀念。   　　本書會介紹資料分析中的許多技術的基本觀念，如變異數分析、偏相關係數、自相關函數、Bonferroni校正、Holm校正、隨機對照試驗、斷點迴歸分析、傾向評分匹配、T檢定、F檢定、分層多階段抽樣法等，介紹的過程中會直擊分析技術的思維，而非僅展示漂亮的數學。   　　本書亦會說明身為資料科學家該有的素養，來避免確認偏誤、倖存者偏誤、選擇偏誤、發表偏誤、自願者偏誤、可得性偏誤、樂觀偏誤、常態偏誤、後此謬論、賭徒謬誤、辛普森謬論、p-hacking、HARKing、單方論證、霍桑效應、畢馬龍效應等資料

分析中可能踩到的陷阱。   　　如果讀者曾經有以下問題，那這本書將是你的最佳解方。 　　● 我想知道怎麼蒐集高品質資料來加速機器學習建模 　　● 我想知道什麼樣的資料適合什麼分析技術 　　● 我想知道分析過程中是否參雜不自覺的偏見 　　● 我想知道分析完的結果代表什麼意思 　　● 我想知道為什麼資料分析可以解決問題   　　此外，中文版還提供免費Python程式下載，讓讀者可以實際演練書中的範例，加深對知識的理解。   　　本書貫通從資料蒐集、資料分析、資料解讀每一個環節的觀念，讓你走上資料科學家的康莊大道！    本書特色   　　● 概念性介紹資料分析的流程，探討過程中所需要的技術，解說分

析結果的意義 　　● 拒絕只展示漂亮數學，改變傳統一直寫程式的教學，帶你直擊資料分析流程的根本觀念 　　● 分享專家的成敗案例，助你建立好的資料科學家素養，避免落入陷阱 　　● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，註解提供讀者延伸資訊 　　● 滿滿全彩圖說，每章結束附有重點整理，中文版附贈範例程式 　　● 中文版收錄免費 Bonus，由國內專家分享業界經驗談，讓你快速銜接上實務技能   好評推薦（依姓名筆劃順序排列）   　　國立政治大學統計學系副教授、台灣人工智慧學校講師 吳漢銘 推薦  　　國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 推薦 　　「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦 　　國立

臺灣大學名譽教授 謝南瑞 推薦

資料分析流程進入發燒排行的影片

危老重建成功因素之探討

為了解決資料分析流程的問題，作者許乃夫 這樣論述：

本文針對危老重建推動為主題，探討影響危老重建之關鍵因素，各縣市都有經過百年發展面臨都市老化的問題，政府與民間都需正視及面對發展之趨勢，在不同的過程都有不同的配套措施，擴大都市更新以老舊社區為主軸，但卻面臨整合之困境。因此政府於民國87年11月11日公佈都市更新條例，將都市更新獨立於都市計畫法之外，使民間可自行整合提交都市更新計畫，但依然成效不彰。老舊建築易受地震倒塌受損，再加上我國已邁入高齡化社會，現有住宅無法因應高齡化社會所需無障礙環境之需求。為加速解決危險及老舊建築物的問題，政府建立分流制度，於2017年5月10日公布「都市危險及老舊建築物加速重建條例」(簡稱危老條例)，推動老舊瀕危險之

建築物重建。 台灣老舊建築林立，二十年來政府積極推動都市更新，但效果有限。遂提出危老重建計畫，透過容積獎勵、賦稅減免及融資協助等各項措施，以期加速都市更新成效。 本研究採問卷調查法，以Dematel分析危老重建計畫施行方向與危老重建選擇何種方式執行，評估各指標以及各構面之因果關係，探討政府推動危老重建政策效果及後續執行方向。

數據決策：企業數據的管理、分析與應用

為了解決資料分析流程的問題，作者顧生寶 這樣論述：

本書是作者十年資料領域實踐經驗的一次總結，系統介紹了企業的資料戰略規劃和企業內外部資料的應用，並在此基礎上介紹了零售、快速消費品、汽車、航空、保險等行業的實戰案例及作者的思考。本書通過與企業資料相關的理論體系、行業主題、行業案例、業務領域熱點等主題，全面覆蓋了不同行業的企業中資料的管理、分析與應用，對企業未來的數位化轉型也做了簡要介紹。相信不同類型的讀者都能夠從本書中獲得自己想要瞭解的部分。   本書實戰案例豐富，閱讀門檻適中，適合想在企業中更好地利用資料的企業主、管理層、業務負責人閱讀，也適合從事資料和AI相關工作，關注資料和AI在產業中發展趨勢的讀者閱讀。   顧生寶，

2009年本科畢業于東北大學軟體工程專業。有10年以上大資料相關領域經驗（含資料架構規劃設計、平臺建設、分析應用）。Datalantern資料分析專案創始人兼資料科學家。曾就職於IBM、Mars等跨國企業，為通用電氣、賓士汽車、中國人保、中國石化、北京汽車等公司服務過。歷任IT中心經理、數位化負責人、資料部負責人等。技術作家兼獨立技術顧問，專注于可應用於產業公司的資料產品和資料驅動解決方案，對跨行業企業如何更好地利用資料有自己的見解。熟悉零售與快速消費品、汽車、航空、保險等行業。 第1章 資料科學 / 001 1.1 大資料技術 / 002 1.1.1 大資料的發展趨勢 /

002 1.1.2 大資料處理的基礎 / 003 1.1.3 企業中常見的大資料產品 / 004 1.2 資料科學 / 004 1.2.1 大資料分析原理 / 005 1.2.2 資料在不同行業中的應用 / 006 1.3 資料分析流程及高級分析 / 008 1.3.1 資料分析流程 / 009 1.3.2 高級分析 / 010 1.3.3 資料科學家需要具備的能力 / 011 1.4 資料科學與經營管理 / 012 1.4.1 資料科學與企業經營 / 012 1.4.2 資料科學與企業管理決策 / 012 1.4.3 企業運營效率的資料分析訴求 / 013 1.5 通過新技術及AI 感知未

來 / 013 1.5.1 新技術加速發展 / 014 1.5.2 雲端環境變化 / 014 1.5.3 新技術成熟度與市場接受度 / 015 1.5.4 產業公司的科技機會 / 016   第2章 用戶行為漏斗及行銷科技 / 019 2.1 行銷科技的定義及內涵 / 021 2.2 用戶的四個層級 / 022 2.2.1 雙漏斗模型及使用者的轉化 / 024 2.2.2 用戶漏斗與漏桶的使用限制 / 026 2.3 用戶行為預測 / 027 2.4 使用者購買決策及路徑研究 / 028 2.4.1 用戶購買決策的秘密 / 029 2.4.2 一二三線市場結構現狀 / 030 2.4.3 用戶

滲透過程視覺化 / 030 2.4.4 使用者決策路徑視覺化 / 031 2.5 用戶生命週期價值行銷 / 032 2.6 用戶廣告運營工具及PaaS / 032 2.6.1 通用的使用者廣告運營產品思路 / 032 2.6.2 線上、線下打通的運營方案 / 034   第3章 企業用戶增長及轉化啟動 / 037 3.1 企業拉新的三種方式 / 039 3.2 內外部用戶的不同優化方向 / 042 3.3 智慧行銷資料庫建設 / 043 3.4 用戶增長與轉化 / 045 3.5 案例：某快車公司的裂變式用戶增長 / 054 3.5.1 使用者持續增長的邏輯假設 / 054 3.5.2 早期的

產品邏輯 / 055 3.5.3 用戶增長運營工具的兩個核心 / 056 3.5.4 運營產品效果評估方法 / 057   第4章 決策優化應用 / 059 4.1 CRM 簡介 / 060 4.1.1 AI 驅動式CRM / 061 4.1.2 未來生態式CRM / 062 4.2 CRM 與決策模型 / 063 4.2.1 RFM 分群模型 / 063 4.2.2 預測購買模型 / 067 4.2.3 智慧運營模型 / 069 4.3 銷售與決策模型 / 071 4.3.1 向上銷售 / 071 4.3.2 交叉銷售 / 072 4.3.3 銷售預測 / 072 4.3.4 個性化推薦銷售

/ 074 4.4 產品創新與資料分析 / 074 4.4.1 在分眾市場找創新點 / 075 4.4.2 分眾市場定義新品類 / 076 4.5 客戶資料平臺建設及應用 / 078 4.5.1 客戶資料平臺建設 / 079 4.5.2 五類運營服務模式 / 080 4.6 借助大型資料平臺開展資料化運營 / 081   第5章 資料科學與企業管理決策 / 083 5.1 企業管理決策 / 084 5.1.1 人類的決策過程 / 084 5.1.2 企業管理決策 / 086 5.2 資料決策分析模型 / 088 5.2.1 分類模型與回歸模型 / 089 5.2.2 資料分析建模過程 / 0

92 5.2.3 常用建模演算法及工具 / 093 5.2.4 影響建模的主要因素 / 095 5.3 用戶增長及轉化 / 095 5.3.1 用戶增長 / 095 5.3.2 用戶運營及銷售轉化 / 096 5.4 廣告投放及市場開拓 / 098 5.4.1 廣告投放策略優化 / 099 5.4.2 尋找20% 的可能轉化者 / 100 5.4.3 電商站內廣告投放優化 / 101 5.5 市場空白的發現及開拓 / 102 5.5.1 市場空白的發現 / 102 5.5.2 新市場的開拓 / 104 5.6 案例：快速消費品行業數位化的機會 / 105 5.6.1 快速消費品行業的發展趨勢及

用戶特點 / 105 5.6.2 快速消費品行業的核心業務及機會 / 106 5.6.3 線上與線下觸點努力方向 / 107   第6章 企業如何用好外部資料 / 111 6.1 企業對於資料應用的態度 / 112 6.2 企業中的外部資料來源 / 114 6.2.1 外部資料來源的作用 / 115 6.2.2 合理購買外部資料來源 / 116 6.2.3 外部資料來源的分類 / 116 6.2.4 外部資料來源可靠性評估技巧 / 118 6.2.5 獲取外部資料來源的方法 / 118 6.3 企業的資料變現 / 119 6.3.1 實現資料變現的前提 / 119 6.3.2 企業外部資料變現

面臨的挑戰 / 121 6.3.3 企業資料變現的思路 / 122 6.4 案例：寵物行業利用外部線索拉新 / 124 6.4.1 找到外部資料品質好的資料來源 / 124 6.4.2 尋找寵物銷售線索 / 125 6.4.3 資料產品賦能行業 / 126   第7章 經營好企業中的資料 / 129 7.1 企業經營好資料的三要素 / 130 7.2 資料經營方法（KPI 分解） / 131 7.3 企業資料應用戰略規劃 / 134 7.3.1 梳理資料來源 / 134 7.3.2 評估資料品質 / 135 7.3.3 建設資料管理平臺 / 135 7.3.4 建設相應的企業資料文化 / 13

6 7.3.5 制定企業資料管理原則 / 137 7.4 相關資料技術 / 137 7.5 企業中的資料研究思路及應用 / 140 7.5.1 兩種資料研究視角 / 140 7.5.2 資料應用實施原則 / 141 7.6 案例：零售類企業的資料應用戰略 / 143 7.6.1 以消費者為中心的資料湖 / 144 7.6.2 廣告投放與協力廠商資料建設 / 145 7.6.3 媒體投放檢測資料及AI 預測 / 147   第8章 資料在不同行業中的應用 / 149 8.1 產業互聯網創新模式 / 151 8.2 企業的資料訴求及時機 / 153 8.2.1 國內企業級服務的現狀 / 153 8

.2.2 企業資料的現狀與訴求 / 154 8.2.3 企業資料的應用時機 / 155 8.3 汽車行業 / 156 8.3.1 汽車行業的資料應用 / 156 8.3.2 使用者資料平臺的建設 / 160 8.3.3 資料應用場景 / 162 8.4 航空行業 / 170 8.4.1 航空行業新變化及資料應用規劃 / 170 8.4.2 航空使用者大資料平臺規劃 / 172 8.4.3 資料應用場景 / 173 8.5 保險行業 / 177 8.5.1 保險行業的環境及機遇 / 177 8.5.2 保險行業痛點分析 / 177 8.5.3 保險行業的資料化機會 / 178 8.5.4 保險賽

道上的互聯網平臺商業模式 / 179   第9章 企業數位化轉型 / 183 9.1 企業數位化轉型面臨的困境 / 184 9.2 企業數位化轉型的五個階段 / 185 9.3 企業數位化轉型的組織架構及過程 / 187 9.3.1 組織架構及人才組成 / 187 9.3.2 企業數位化轉型的三要素 / 188 9.3.3 企業資料團隊的組成 / 189 9.4 資料產品 / 190 9.5 案例：騰訊資料產品探索之路 / 191  

以自製手套收集患者數據進行分析並應用機器學習訓練正常動作執行

為了解決資料分析流程的問題，作者林郁凱 這樣論述：

人們的手指佔據生活的很大一個部分，在生活當中許多動作都需要手指的介入才可以達成。但是在許多產業，尤其是工業當中，許多人都因為機器操作不慎或臨時的機器故障造成手指受到一定程度的傷害，甚至進而需要開刀，本研究目的為透過自製的Arduino數據收集手套，進行正常人與患者之資料收集，並透由分析與機器學習的方式，知悉患者目前手部靈活度狀況與改善情形，可以更適時且數據化的調整患者的復健模式，以達到最佳的復健效果。本研究運用綜觀、時序以及變異係數的分析方式解決不同數據收集手套間由於感測器的個體差異，產生數值差異進而導致無法分析的困境，除此之外，本研究還將類分子神經網路的轉換函數加入了訓練機制，使得各個類別

能夠以學習的方式找到最佳解，改善類分子神經網路需要不斷嘗試轉換函數之缺點，使其泛化能力更佳，得以更輕易地運用在各個領域之上。