資料前處理 練習的問題，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

實戰Excel行銷分析|不寫程式也能分析大數據

為了解決資料前處理 練習的問題，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

資料前處理 練習進入發燒排行的影片

應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決資料前處理 練習的問題，作者彭季堯 這樣論述：

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。

MATLAB程式設計實務(第五版)(附範例光碟)

為了解決資料前處理 練習的問題，作者莊鎮嘉,鄭錦聰 這樣論述：

　　本書除了針對Matlab基本指令加以說明外，同時亦把Matlab指令摘要列出，以方便讀者快速複習Matlab的內容，並以大量例子來說明Matlab程式設計觀念。本書對於分析程式設計常用工具-線性代數、多項式處理及曲線近似、符號數學、微分積分的數值解、線性規劃與非線性規劃計算、GUI程式設計、控制系統分析、Simulink之介紹與應用及演算法實現實務程式設計功能加以說明，使讀者建立對於Matlab程式設計實務及進行一些高階分析程式設計基礎。相信只要熟讀本書的內容及練習本書中的大量電資領域的例子，即可把Matlab應用至工程系統與控制系統之程式開發與計算。本書適合科大資工、

電子、電機系「MATLAB程式設計」、「MATLAB程式語言」課程使用。 本書特色 　　1. 本書以大量例子來說明，使讀者對於Matlab程式設計之觀念能快速理解。 　　2. 本書除了針對Matlab基本指令加以說明外，亦簡要的把Matlab指令摘要列出，方便讀者快速複習Matlab之內容。 　　3. 對於分析程式設計常用工具如線性代數、多項式處理…等介紹與應用及演算法實現之實務程式設計功能加以說明，以建立Matlab程式設計實務及進行一些高階分析程式設計基礎。

對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化

為了解決資料前處理 練習的問題，作者江恆瑜 這樣論述：

在過去幾年裡運動團隊的表現分析在研究與實驗中迅速增長，而近年來棒球體育數據更是受到醫學以及科學等領域的關注，基於計算機科學方面更容易取得、處理與分析數據應用更是廣泛。本研究開發了一個紀錄球員訓練數據的平台，除了利用數種圖表將球員訓練數據視覺化之外，也提出了一個預測球員打擊表現的機制。研究中分析了台灣北部某體育大學棒球隊的訓練數據，蒐集多名球員打擊的相關數據(例如:擊球初速、擊球仰角、擊球距離、擊球方向等等)，並且預測球員的表現。由於我們蒐集的非職業球員數據量不足以用來訓練預測模型，在研究中我們嘗試透過美國職業棒球大聯盟打者的打擊數據運用分群法分出幾個相似的表現趨勢型態分類，利用同型態的球員擊

球初速和擊球仰角來做預測模型；預測下一年度的擊球初速與仰角表現，並且將之用於非職業球員的打擊表現趨勢預測。利用大聯盟分群數據來彌補非職業球員數據量不夠而無法針對球員個人訓練預測模型的問題。本研究利用了 Pearson correlation coefficient 與 Spearman's rank correlation coefficient兩種相關係數計算球員之間的數據相關程度，以階層式分群 (Hierarchical Clustering)與DBSCAN 聚類方法對球員做分類，再以均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)與對稱性平均絕對百分比誤差(Symm

etric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE）作為比較預測模型表現的依據，之後再對每一群的球員使用長短期記憶模型(Long Short-TermMemory, LSTM)與一維卷積神經網路(One-dimensional Convolutional Neural Networks, 1DCNN)模型預測球員表現。本研究測試了三種輸入與輸出組合，分別是一對一預測、二對一預測及二對二預測。在多組實驗比較下，不論是預測初速或者仰角的數值趨勢，一對一的 LSTM 模型都獲得最佳的預測效果。在單一輸入與單一輸出的 LSTM 模型預測初速中，獲得了 2017~20

19年測試集平均均方誤差(RMSE) = 1.468，SMAPE = 0.838%的優異效果。在數據可視化方面，本研究針對運動訓練中的重點加以著墨，例如透過在打擊練習影片中加入骨架繪製讓打擊姿勢的轉動更加清楚；比原始影片更能清楚的檢視姿勢是否正確，這不僅僅是可以提升打擊技巧對於預防運動損傷也很有效果。除了打擊姿勢的重要性，打擊數據的進步與否也是球員與教練最為關心的。研究中透過搭配適當的圖表(例如:長條圖、散點圖、折線圖與擊球落點圖等等)來呈現數據讓球員的表現狀況隨時獲得掌控。透過數據表現分析不僅僅可以減少人工記憶判定的誤差，透過實際數據的統計分析結合圖表與介面互動性，可以提升教練對於訓練方案的

配置效率性；更可以提高球員對於自我訓練結果的可視性。