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資料科學初學者建模易犯的錯誤盤點
並非每次我們接觸到的資料，針對每一個預測標的，都有獨立、整理好的特徵值；尤其是在面對時間序列資料時，我們也希望捕捉預測標的，隨時間變化的特徵變化規律。本篇整理時間序列建模時，注意的重點： (I) Scale-transf...
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【技術分享】tensorflow-gpu 安裝紀錄 (Windows Server 2016)
系統環境確認 Windows Server 2016 GeForce GTX 1070 Ti Python 3.7 Visual Studio 2019 安裝步驟 1. 創建並啟用虛擬環境 2. 安裝正確版本的 tens...
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【資源整理】資料分析學習路徑整理
職稱滿天飛，資料分析師、數據分析師、資料科學家、數據工程師、AI工程師、機器學習工程師…，我認為有一個光譜可由淺入深分類一下這些跟「數據」搭上邊的工作（例如 日常工作類型的比例是建立資料架構、清理資料、建模還是視覺呈現報...
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【講座整理】品牌行銷九大輿情分析維度—iBuzz ＠NCCU MBA CEO論壇
前言 iBuzz (亞洲指標數位行銷顧問股份有限公司) 是台灣第一間做海外內自動化網路口碑輿情搜集系統，來分享的 CEO 黎榮章 學長 也是政大企家班的校友！ 據網路資料，他們在台灣的網路環...
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【自然語言處理】認識文本分析｜給我一段話，我告訴你重點在哪：對文本重點字詞加權的TF-IDF方法
適逢上週五2019數位奇點獎，敝公司獲得【最佳數據科技創新獎】銅獎；當中的案件我們使用到tfidf產生的文本向量做KMeans分群。正好想試試再讓文章簡單好懂一點，本周就單純只介紹這個文本分析很常用到的統計方法：TF-I...
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【自然語言處理】認識文本分析｜Word2Vec, Doc2Vec 比較 (附Python程式碼)
本篇筆記 Python自然語言處理入門的常用方法 Word2Vec，及其延伸：Doc2Vec，表述他們之間的關聯，並以Python實作比較不同方法分辨同樣兩個語句的效果。（介於中間的還有Sent2Vec，概念與Doc2V...
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【資料分析】認識統計顯著性｜A/B Testing 觀測數值增減多少才是顯著有效？
前言 不論是廣告投放或行銷中的A/B Test，對結果的評斷和優化，都是數據分析的環節之一。避免看到數字就憑著主觀解讀，而是設法找尋具科學證據的解釋，也是數據分析師的基本素養。 本文介紹A/B Testing觀測結果的統...
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【書摘】行銷資料分析｜Sexy Little Number — 用數據找到潛在客戶：行銷預算分配背後的科學邏輯？
除了新創公司必須要將預算精簡再精簡，一般中大型公司在規畫預算時，很可能依然停留在經驗法則、或固定成本、銷售額百分比等計算方式。 對於有做轉換追蹤的公司，可能很快會發現哪些預算分配方式有效、哪些ROI不如預期；不過開頭都說...
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【講座整理】 MySQL | Lesson 0: Installation & Permission
Installation 透過 sudo yam 此時會先check root password 透過 docker $ docker images 開啟 一個container，在那邊啟動MySQL (Data 就會存...
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【實習心得】電通安吉斯集團－安索帕 Isobar 暑期實習
大致來說，我覺得一段經驗中，最值得分享的是兩件事：一個是別人常常以為，但事實上不一定是這樣的；另一個是我們過往以為清楚自己的模樣，卻因為這段經驗發現自己的另一面。 簡介公司及實習期間做的事 Isobar，全名「知世．安索...
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