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鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 【Day16】GA with you - R Package mcga R套件mcga (3)

其實我本來的預計是一個套件講兩天但是畢竟mcga是第一個套件讓我們就講詳細一點讓大家快速上手 昨天埋的伏筆不知道大家有沒有去找沒有沒關係今天就來揭曉哪邊出了問...

鐵人賽 Software Development DAY 6

技術 資料分析之R語言的圖表好漂亮, 要怎麼做??

事情是這樣發生的 .... 在做某個資料分析的案子時, 日本客戶要求要先給一個分析圖的範本, 之後就都要套用這個範本 [同事F] 直接去某個網站截了一張圖, 直...

鐵人賽 Data Technology DAY 20

技術 【20】當老闆嘟著嘴問:前面幾天你展示了很多資料分析手法,但是公司很多人不會寫程試,你有辦法嗎?

我自己是工程師,所以當公司有不同需求時,大部分的時候我都能靠程式實作去完成任務,但是有些時候資料更新是連續的,每次業務或行銷團隊有需要時,如果每次都找你幫忙解析...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 Day 3. R、Python在資料分析時常常使用到的基礎語法和指令

R、Python在資料分析時常常使用到的基礎語法和指令 R 載入套件 載入資料、輸出資料、輸出圖片 建立資料、Dataframe R 常用的函式示範 R...

技術 R語言-視覺化-GIF圖 (GIF in r.studio)

廢話不多說,直接附上code影片含有程式碼詳細解說,若有誤再煩請告知,謝謝 library(gapminder) library(gganimate) lib...

鐵人賽 Data Technology DAY 3

技術 【03】當老闆再問:嗯...話說我們已註冊的會員中有多少人有消費過的?

前一天的示範中,已經為大家介紹如何分析每個月的會員註冊人數,老闆在看完會員人數後,好奇地問了一句,這些會員中會購買商品的轉換率是多少? 所以啦,負責資料分析的你...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 [Data Science系列]"得到異世界魔法道具"R語言系統-成為哥布林勇者的第一步

前言 嗨~大家好!! 今年是恩君第一次參加鐵人賽,希望透過每天發文方式來迫使自己好好學習。相較各位勇者們,恩君僅僅是個Rank F的弱弱哥布林,我一定會當上哥布...

鐵人賽 影片教學 DAY 27
R語言-預測方法大全 系列 第 27

技術 [Day-27] 預測操作--SARIMA模型預測 (SARIMA model in r)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤,還請留言指正,謝謝您的指教 #影片程式碼 #延續DAY26 p<-forecast(fit,3,la...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Day 2. Python 環境建置

Python 環境建置 Python下載 Anaconda環境安裝套件 Install Package Jupyter notebook Jupyter La...

鐵人賽 影片教學 DAY 14
R語言-預測方法大全 系列 第 14

技術 [Day-14] 預測操作--決策樹-上 (CART-decision tree in r)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤,還請留言指正,謝謝您的指教 #影片程式碼 library(naniar) data("iris...

鐵人賽 Data Technology DAY 18

技術 【18】當老闆突然再再再問:蛤..k值好麻煩喔,那你有什麼辦法可以解決地址分類太細或太廣的問題?

這個問題的答案並沒有一定的方法,我這邊示範的是我自己的想法,如果讀者有其他idea 也歡迎分享。 首先我們知道當k 值過大時,會有分類過細的問題,k 值過小會有...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 【Day19】GA with you - R Package genalg R套件 genalg (3)

前兩天介紹了genalg中的rbga.bin的用法那我想要透過這個套件時實作第一個方程式的內容那今天要使用的就是rbga Introduction 介紹 Usa...

鐵人賽 影片教學 DAY 6

技術 5分鐘學統計 - Day6 何謂母體、樣本

母體 (Population)、樣本 (Sample)的觀念是統計中非常重要的基礎,許多統計相關的研究都離不開這兩個觀念。今天的影片告訴大家母體和樣本到底是什麼...

技術 [R語言]資料分析讀書心得02---Aesthetic Mappings

「圖表最重大的價值在於,它迫使我們注意到從沒預料會看到的東西。」---------John Tukey 在這篇文章,aes() (Aesthetic Mappi...

鐵人賽 Data Technology DAY 16

技術 【16】當老闆突然再問:很好,現在地址很明瞭了,但是我想把在附近的地址當成一組做分群,這有辦法嗎?

分群這個概念除了出現在資料分析以外,在機器學習領域也有相當多應用,簡單地解釋就是把一個未知的資料根據它的特性分成一個個的群組,這邊我想介紹的是K-means ,...

鐵人賽 Data Technology DAY 5

技術 【05】當老闆說了:喔喔喔!那這些月營收之中,又是哪些東西賣的最好啊?

Well… 資料分析大概就是這樣,每當你回答了一個疑問,就會再產生更多的疑問等著你去分析...目前我們的商品名稱是這個樣子:”品項(品牌)” ,所以我們要把品名...

鐵人賽 影片教學 DAY 13
R語言-預測方法大全 系列 第 13

技術 [Day-13] 預測操作--羅吉斯迴歸-下 (glm-logistic regression in r)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 若內容有誤,還請留言指正,謝謝您的指教 #影片程式碼 #延續DAY12 future <- predict(mo...

鐵人賽 Data Technology DAY 8

技術 【08】當老闆想知道:啊,來個回饋活動好了,你幫我拉出今年五月購買生活家電且消費滿450以上的消費者聯絡資訊給我

還記得前一天的練習嗎?要找出這樣狀況的使用者使用filter()並不難,但是在orders.csv 中,我們並沒有儲存使用者的聯絡方式,必須要拿BUYERID...

鐵人賽 影片教學 DAY 25

技術 5分鐘學統計 - Day25 One-way ANOVA

今天要提的檢定方法是變異數分析 (ANOVA)。不同於T檢定只能用於最多2個樣本的比較,ANOVA可以同時對3個以上的群體進行分析。這幾天會講的是ANOVA中的...

鐵人賽 影片教學 DAY 19
R語言-預測方法大全 系列 第 19

技術 [Day-19] 預測操作--xgb-上 (gb xgb in r)

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鐵人賽 Data Technology DAY 12

技術 【12】當老闆想更瞭解:除了抓當天的農產品行情價以外,有沒有辦法抓更早之前的價格啊?

在下載資料的接口中,其實他們有提供參數可以客製化下載的需求,日期也是其中一個參數,不過我已經找不到之前參數的說明頁面了...囧,所以我就只介紹我已知道的參數,F...

鐵人賽 影片教學 DAY 18
R語言-預測方法大全 系列 第 18

技術 [Day-18] 預測操作--隨機森林-下 (random forest tuning in r)

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鐵人賽 Data Technology DAY 6

技術 【06】當老闆問說:嗯...營收最好的是掌上型電玩啊,那第二、第三名呢?能畫個圖嗎?

這篇教學會延續上一篇,但在開始之前我們先將上一次的資料保存起來,我們可以使用write.csv() 來儲存資料結構,存放在output資料夾。 write.ta...

活動 {FLYING ITMEN} 玩轉Hyper-V&大數據R語言與資料庫整合活動花絮

各位IT邦前輩和邦友們,讓大家久等了!6/25活動花絮分享,以及講師的簡報和範例檔案,放在下面連結 簡報連結 後續,還會有相關講座,屆時{ FLYING ITM...

鐵人賽 Data Technology DAY 22

技術 【22】當老闆疑惑地問:所以我可以在這個網頁調整參數,那有哪些參數可以調?

在講各個可操控元件之前,先來講講shiny的佈局方式,不知道有多少讀者寫過前端網頁,前端不是我的main,但之前有稍微玩過bootstrap 的grid lay...

鐵人賽 影片教學 DAY 8
R語言-預測方法大全 系列 第 8

技術 [Day-8] 預測觀念7-損失函數(loss function in r)

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 【Day18】GA with you - R Package genalg R套件genalg (2)

昨天在撰寫的時候有發現到範例的圖都是一直線沒有什麼變化所以今天做一點新的調整讓結果多元化一點(今天在lab看paper看太晚差點就來不及發xdd) 適應函數與...

技術 [R語言]資料分析實作分享-----鐵達尼號存活分析(下集)

接續上次(中集)我們所做的事情,我們已經把Age的資料都給補齊了,我們來回顧一下上次最後的資料: str(full) 現在我們想要新增一個新的變數, Chi...

鐵人賽 影片教學 DAY 23
R語言-預測方法大全 系列 第 23

技術 [Day-23] 預測操作--SVM-下 (SVM tuning in r)

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鐵人賽 影片教學 DAY 4
R語言-預測方法大全 系列 第 4

技術 [Day-4] 預測觀念3-篩選自變量(choose variable in r)

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