傳統熱水器推薦的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

環保住宅

為了解決傳統熱水器推薦的問題，作者SOFTUNION 這樣論述：

以順應環境為起點，重新認識環保住宅！ 環保住宅不是仰賴昂貴的設備，或只能落實在新建築中的概念；而是回歸人與大自然的友善關係、善用環境特色，創造以人為本、順應生態的人性化居住空間。本書網羅了110種環保建築的關鍵要點，並具體呈現出實用的建築工法。活用這些設計提案，讓你可以不花大錢，就將老宅或新屋打造成節能又舒適的有氧綠住宅！   落實環保設計，以下主題帶你逐步實現： 配置：配合周遭環境配置建物，調節氣候創造多層次的空間享受。 剖面：藉由剖面圖思考露台、窗戶的設計，調節明暗、冷暖程度。 外觀：將牆壁、屋簷等外觀建造成能融入當地的樣貌。 內裝：考慮人與內部陳設之間的關係，設計以人為本的住宅。 開

口：開口設置的位置，是確保採光和通風的關鍵。 隔熱：正確且有效的隔熱，是減輕冷暖房負荷的不二法門。 環保材料：認識天然的建築材料，並靈活使用。 環保工法：環保加工、有效回收，達到低汙染的原則。 評估：透析住宅的節能基準，設計、規畫環保住宅。 水：提升供水效率，循環並節約利用水資源。 機器：了解現有的機器，讓建築設備也有節能減碳的功效。 照明：利用節能照明，創造多變、豐富的居住情境。 未利用能源：積極採用或開發可循環再生的能源。 微氣候：利用外部空間來調整微氣候，提升居住環境的舒適度。 環保行動：順應環境變化以維持良好居住品質的六項行動。 知識：利用在地積累的經驗與智慧，打造融入自然的住宅。

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國內一般家庭太陽能熱水器消費者購買行為之研究-以中、南部地區為例

為了解決傳統熱水器推薦的問題，作者張志堅 這樣論述：

本研究旨在探討一般家庭太陽能熱水器消費者購買行為，以提供產、官及學界參考。本研究採EBM模式做為消費者行為分析之架構，並使用集群區隔法，採用生活型態變數做為市場區隔之變數，進而將市場區隔化，探討各區隔的消費者人口統計變數、購買決策及產品屬性的重視程度之差異，並解釋各區隔之特徵，最後提出行銷策略之建議。本研究乃針對國內中、南部地區18歲以上之住戶居民，抽樣方法採用分層比例隨機抽樣法，以現場發放問卷的方式調查。發出問卷數600份，共回收555份，經刪除填答不完整之問卷後，有效問卷共計463份。樣本資料以因素分析、集群分析、單因子變異數分析、多變量變異數分析、卡方分析等統計分析方法進行分析後；其研

究結果如下：一、以生活型態區隔，則區分為獨立自主群、衝動購物群、精確評估群及重視品牌群等四群。二、不同性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、全家總月收入、共同生活人數及住宅形式之消費者在產品屬性的重視程度上有顯著差異。三、已購買與想購買一般家庭太陽能熱水器的消費者在生活型態區隔上無顯著差異。四、各集群的消費者，對25項產品屬性的重視程度，分別為節能、製造國家、保固年限、操作介面及保溫程度等較重視。五、不同生活型態區隔之消費者在購買動機、資訊來源及購買地點上有顯著差異。六、不同生活型態區隔之消費者在人口統計變數上無顯著差異。

Python數據分析與挖掘實戰（第2版）

為了解決傳統熱水器推薦的問題，作者張良均 這樣論述：

本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強勁，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗，不僅掌握行業的最新技術和實踐方法，而且洞悉學生和老師的需求與痛點，這為本書的內容和形式提供了強有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章，分為三個部分，從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇（第1～5章） 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論，包括資料採擷的基礎知識

、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程，以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇（第6～12章） 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上，本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行，在建模過程關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後，通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇（第13章） 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客戶價值分析為案例，介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。

本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境，而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗，擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析，對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大

學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷：實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書，累計銷售超過30萬冊。   前言 基礎篇 第1章　資料採擷基礎  2 1.1　某知名連鎖餐飲企業的困惑  2 1.2　從餐飲服務到資料採擷  4 1.3　資料採擷的基本任務  5 1.4　資料採擷建模過程  5 1.4.1　定義挖掘目標  6 1.4.2　數據取樣  6 1.4.3　資料探索  7 1.4.4　數據預處理  8 1.4.5　挖掘建模  8 1.4.6　模型評價  8 1.5　常用資料採擷建模工具  9 1.6　小結  

11 第2章　Python資料分析簡介  12 2.1　搭建Python開發平臺  14 2.1.1　所要考慮的問題  14 2.1.2　基礎平臺的搭建  14 2.2　Python使用入門  16 2.2.1　運行方式  16 2.2.2　基本命令  17 2.2.3　資料結構  19 2.2.4　庫的導入與添加  24 2.3　Python資料分析工具  26 2.3.1　NumPy  27 2.3.2　SciPy  28 2.3.3　Matplotlib  29 2.3.4　pandas  31 2.3.5　StatsModels  33 2.3.6　scikit-learn  33

2.3.7　Keras  34 2.3.8　Gensim  36 2.4　配套附件使用設置  37 2.5　小結  38 第3章　資料探索  39 3.1　資料品質分析  39 3.1.1　缺失值分析  40 3.1.2　異常值分析  40 3.1.3　一致性分析  44 3.2　資料特徵分析  44 3.2.1　分佈分析  44 3.2.2　對比分析  48 3.2.3　統計量分析  51 3.2.4　週期性分析  54 3.2.5　貢獻度分析  55 3.2.6　相關性分析  58 3.3　Python主要資料探索函數  62 3.3.1　基本統計特徵函數  62 3.3.2　拓展統計特

徵函數  66 3.3.3　統計繪圖函數  67 3.4　小結  74 第4章　數據預處理  75 4.1　數據清洗  75 4.1.1　缺失值處理  75 4.1.2　異常值處理  80 4.2　資料集成  80 4.2.1　實體識別  81 4.2.2　冗餘屬性識別  81 4.2.3　數據變換  81 4.2.4　簡單函數變換  81 4.2.5　規範化  82 4.2.6　連續屬性離散化  84 4.2.7　屬性構造  87 4.2.8　小波變換  88 4.3　數據歸約  91 4.3.1　屬性歸約  91 4.3.2　數值歸約  95 4.4　Python主要資料預處理函數  9

8 4.5　小結  101 第5章　挖掘建模  102 5.1　分類與預測  102 5.1.1　實現過程  103 5.1.2　常用的分類與預測演算法  103 5.1.3　回歸分析  104 5.1.4　決策樹  108 5.1.5　人工神經網路  115 5.1.6　分類與預測演算法評價  120 5.1.7　Python分類預測模型特點  125 5.2　聚類分析  125 5.2.1　常用聚類分析演算法  126 5.2.2　K-Means聚類演算法  127 5.2.3　聚類分析演算法評價  132 5.2.4　Python主要聚類分析演算法  133 5.3　關聯規則  135

5.3.1　常用關聯規則演算法  136 5.3.2　Apriori演算法  136 5.4　時序模式  142 5.4.1　時間序列演算法  142 5.4.2　時間序列的預處理  143 5.4.3　平穩時間序列分析  145 5.4.4　非平穩時間序列分析  148 5.4.5　Python主要時序模式演算法  156 5.5　離群點檢測  159 5.5.1　離群點的成因及類型  160 5.5.2　離群點檢測方法  160 5.5.3　基於模型的離群點檢測方法  161 5.5.4　基於聚類的離群點檢測方法  164 5.6　小結  167 實戰篇 第6章　財政收入影響因素分析及

預測  170 6.1　背景與挖掘目標  170 6.2　分析方法與過程  171 6.2.1　分析步驟與流程  172 6.2.2　資料探索分析  172 6.2.3　數據預處理  176 6.2.4　模型構建  178 6.3　上機實驗  184 6.4　拓展思考  185 6.5　小結  186 第7章　航空公司客戶價值分析  187 7.1　背景與挖掘目標  187 7.2　分析方法與過程  188 7.2.1　分析步驟與流程  189 7.2.2　資料探索分析  189 7.2.3　數據預處理  200 7.2.4　模型構建  207 7.2.5　模型應用  212 7.3　上機實

驗  214 7.4　拓展思考  215 7.5　小結  216 第8章　商品零售購物籃分析  217 8.1　背景與挖掘目標  217 8.2　分析方法與過程  218 8.2.1　資料探索分析  219 8.2.2　數據預處理  224 8.2.3　模型構建  226 8.3　上機實驗  232 8.4　拓展思考  233 8.5　小結  233 第9章　基於水色圖像的水質評價  234 9.1　背景與挖掘目標  234 9.2　分析方法與過程  235 9.2.1　分析步驟與流程  236 9.2.2　數據預處理  236 9.2.3　模型構建  240 9.2.4　水質評價  24

1 9.3　上機實驗  242 9.4　拓展思考  242 9.5　小結  243 第10章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別  244 10.1　背景與挖掘目標  244 10.2　分析方法與過程  245 10.2.1　資料探索分析  246 10.2.2　數據預處理  249 10.2.3　模型構建  260 10.2.4　模型檢驗  261 10.3　上機實驗  262 10.4　拓展思考  264 10.5　小結  265 第11章　電子商務網站使用者行為分析及服務推薦  266 11.1　背景與挖掘目標  266 11.2　分析方法與過程  267 11.2.1　分析步驟與流程

 267 11.2.2　數據抽取  269 11.2.3　資料探索分析  270 11.2.4　數據預處理  279 11.2.5　構建智慧推薦模型  283 11.3　上機實驗  291 11.4　拓展思考  293 11.5　小結  293 第12章　電商產品評論資料情感分析  294 12.1　背景與挖掘目標  294 12.2　分析方法與過程  295 12.2.1　評論預處理  296 12.2.2　評論分詞  297 12.2.3　構建模型  303 12.3　上機實驗  315 12.4　拓展思考  316 12.5　小結  318 提高篇 第13章　基於Python引擎的

開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）  320 13.1　平臺簡介  321 13.1.1　範本  321 13.1.2　資料來源  322 13.1.3　工程  323 13.1.4　系統元件  324 13.1.5　TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署  326 13.2　快速構建資料採擷工程  327 13.2.1　導入數據  329 13.2.2　配置輸入源元件  331 13.2.3　配置缺失值處理元件  332 13.2.4　配置記錄選擇元件  334 13.2.5　配置資料標準化元件  334 13.2.6　配置K-Means元件  336 13.3　小結  339

為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢？ 數據挖掘是從大量資料（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比，我國資訊化程度仍不算高，企業內部資訊也不完整，零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨

著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代，資料過剩、人才短缺，資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以，本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合，讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境，更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說，隨著雲時代的來臨，大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在

合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。   大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。