資料清理 步驟的問題，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

實戰Excel行銷分析|不寫程式也能分析大數據

為了解決資料清理 步驟的問題，作者陳俊凱,鍾皓軒,羅凱揚 這樣論述：

　　本書透過行銷實例，對數據分析的概念、分析規劃、分析工具、與視覺呈現，進行深入的介紹。內容涵蓋資料清理、如何選擇合適的圖表呈現、透過個案分析找出值得行銷的產品、如何從消費資料中找到好顧客等。 　　藉由本書，您將可以學到： 　　．如何進行分析前的資料清理 　　．80/20法則在商業領域的應用 　　．如何藉由數據分析找出潛力產品 　　．如何進行顧客分群 　　．如何分析不同客群的購買行為與樣貌描繪 　　．如何針對不同的客群進行精準行銷 　　．如何針對目標客群找出最佳的行銷活動 專家推薦 　　「本書透過行銷實例，對數據分析的概念、分析規劃、分析工具、與視覺呈現，進行深入的介

紹。對於想藉此入門數據分析的人是很好的選擇。本書突顯出不需接觸高門檻的程式語言，也能達到數據分析的效果。對於想學習數據分析的人，是相當有幫助的一本書籍，我誠摯地推薦給大家。」林孟彥, 　　台灣科技大學企業管理系教授

資料清理 步驟進入發燒排行的影片

用於機器學習進行半導體機台異常檢測的資料清理方法設計

為了解決資料清理 步驟的問題，作者謝允哲 這樣論述：

在半導體晶圓製造領域中，針對機台的異常檢測可以提早發現機台的異常，而機台的異常會影響最終的成品，因此盡早的檢測出異常可以降低因機台異常導致的損失，並提高良率。常見的異常檢測主要是利用感測器收集到的數據來做分析，並判斷機台狀況是否正常。由於半導體機台感測器數量增加且感測器數值特徵不明，越來越多異常檢測採用機器學習的方式來做預測。在機器學習領域中，大部分的模型其神經網路的架構為固定的，因此做訓練學習時，對輸入資料的格式有一定的限制，例如一筆資料項目的數量、每筆資料的長度等等。本論文研究探討半導體機台異常檢測所需的感測器資料清理問題，著重如何設計出一套資料清理演算法，對原始資料影響最低，並滿足異常

檢測對輸入資料長度一致的要求。研究問題P)以及相應的挑戰C)如下:P1)週期與步驟資料長度定義問題:週期資料為機台重複於不同的晶圓上執行同一製程感測器取樣收集到的資料，而週期資料對應到製程步驟的序列為步驟資料。不同週期中的步驟資料因工程師微調時間製程參數與資料傳輸過程資料遺失，導致週期與步驟資料長度(取樣點數量)不同。但機器學習模型對輸入資料每個週期與步驟的長度要求一致，如何決定清理後周期與步驟資料的固定長度?C1)資料中取樣點數目與各取樣點數值變化關係不明。P2)取樣點重要程度指標定義問題 : 如何定義指標量化每個取樣點重要程度，用於資料清理時決定取樣點刪補的優先順序?C2)清理後的資料用於

檢測異常，因此取樣點刪補應對各感測項目原始取樣資料的特徵影響最小。如何定義項目眾多且差異大的個別項目原始資料特徵，又如何進而設計指標來量化取樣點重要程度都是挑戰。P3)資料刪補問題:如何搭配取樣點重要程度指標，選擇各項目一個週期資料中需要刪去或填補取樣點的位置與值?C3)週期資料的型態(pattern)是取樣點數值依時序所形成，為檢測判斷的重要依據。搭配P2定義的指標進行刪、補取樣點時，如何以避免破壞原始資料型態為原則，決定取樣點的位置或數值是一大挑戰。P4)資料清理對異常檢測效能影響的評估問題:如何評估並量化資料清理對異常檢測效能的影響是減損還是提升?C4)機台感測器資料有限的情形下，如何根

據真實的情境模擬資料出現異常的情形，來評估資料清理對異常檢測造成的影響是一項挑戰。針對以上問題與挑戰，本論文新提出與解決方案如下:M1)針對需更動步驟資料中相同步驟數量最少定義步驟資料中單一步驟長度。以所有週期下步驟資料中相同步驟數量的眾數，決定單一步驟固定的長度。基於眾數為出現次數最多的數量，可以達到需更動步驟資料中相同步驟數量最少。依序將步驟資料中每個步驟固定的長度相加做為週期資料固定長度。M2)創新設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標。根據分析實務機台資料，觀察到單一項目相同製程參數下，不同週期資料會有相似的型態，而型態的變化是由取樣點數值的變化所形成，因

此將取樣點數值變化定義為特徵。為了保留原始資料特徵，本研究設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標，比例越大，重要程度越高。M3)新設計製程步驟導向資料清理(step based data cleansing)演算法。為了避免僅依靠特徵指標刪補取樣點破壞型態，設計利用群界點與熵選擇資料中相對多數取樣點相鄰兩點差距比例小的群刪補取樣點。群界點為序列中相鄰兩點的數值差距比例大於三倍標準差，分布為全序列相鄰兩點數值差距比例。群為資料拿掉群界點後連續的取樣點序列。計算每個群取樣點數值分布的熵，熵越小代表取樣點數值分布較集中，取樣點相鄰兩點差距比例小，選擇熵小的群刪補取樣點。

刪去取樣點按照群中取樣點重要程度指標，由小到大做刪去。填補取樣點時，根據群中取樣點的數量與需要填補的取樣點數量決定填補的間隔，利用此間隔平均的於群中決定填補的位置，並根據填補位置前一點的值決定數值，達到保留原始資料型態且不增加M2定義的特徵。M4)運用實務資料，設計資料清理對異常檢測效能影響的實驗架構並與現行方法進行實測比較。根據分析實務機台資料，觀察實際資料中常出現的幾種異常類型，包含飄移、移位與脈衝。設計異常模組將異常新增於原始資料，並以異常檢測模型STALAD為例，根據靈敏度、誤警率及檢測速度評估異常檢測的效能。比較的資料清理方式為實務上常用的軌跡對齊方法與經驗法則。本論文的研究發現與貢

獻包含:(1)證明製程步驟導向資料清理更動步驟資料中相同步驟數量最少。所有週期下步驟資料中相同步驟數量出現最多次的為眾數，利用眾數做為步驟資料相同步驟數量固定的長度可以達到需更動步驟資料中相同步驟數量最少。(2)透過實驗不同的異常類型發現異常檢測對取樣點數值變化敏感的特性。設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標。(3)設計並實做製程步驟導向資料清理演算法於實務機台資料上，利用群界點與熵選擇資料中多數取樣點相鄰兩點差距比例小的群刪補取樣點，避免破壞原始資料型態。(4)於實務情境下製程步驟導向資料清理搭配STALAD，相比軌跡對齊方法，在飄移異常大小1的情境可以提高S

TALAD檢測異常的靈敏度從0.2到0.98，降低STALAD檢測異常漏檢率從0.8到0.02，並提升STALAD檢測異常的檢測速度從第58筆週期資料到第19筆，且不改變誤警率。製程步驟導向資料清理將製程步驟對齊，提高正常週期資料間的相似度，降低異常檢測門檻值，使異常更容易被檢測。而異常資料的特徵為數值出現異常，透過差距比例指標將其保留。

Python論文數據統計分析

為了解決資料清理 步驟的問題，作者洪煌佳 這樣論述：

　　運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。 　　⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。 　　⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。 　　⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。 　　需要的論文統計分析方法都在這裡！ 　　受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟

體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。 　　Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。

以框架式為基礎之大數據視覺化平台架構設計

為了解決資料清理 步驟的問題，作者廖珮雯 這樣論述：

現今科技的進步與時代趨勢，隨著網際網路、行動裝置、物聯網及社群媒體的普及，全世界的資料流通量呈現爆炸性的成長，讓巨量資料(Big Data)的分析與應用成為非常重要的議題，若有效運用這些資料，各領域可創造新的價值與創意，有助於資訊與服務的發展。目前主流的資料分析工具，包含專家使用的套裝軟體、技術導向的程式設計等，皆需要專業能力才可以順利操作，分析結果若無專業知識亦無法輕易解讀，因此，使用者過往所學的知識及背景就變成資料分析時的第一道門檻。本論文嘗試建置一個以框架式為基礎之大數據視覺化平台，提供巨量資料分析之服務，促進資料應用之發展，此平台試以微服務架構整合資料匯流、資料處理、資料訓練及資料視

覺化等功能，讓資料匯入後透過框架式流程即可快速繪製出結構完整之圖形及相關統計分析，使資料呈現的更快速、更具可讀性且具利用價值，降低使用者操作門檻並減少學習操作之時間，協助進行資料之判讀及分析，讓資料分析不受限於使用者的知識及背景，提升資料分析於各領域之應用。