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電子商務資安教育研究
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CH1 GOOGLE COLAB1
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CH2 GOOGLE COLAB3習題
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CH3 網路爬蟲取得資料1
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CH3 網路爬蟲取得資料2習題
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CH4 用PANDAS做資料前處理1
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CH4 用PANDAS作資料前處理2
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CH4 用PANDAS作資料前整理3與習題
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CH5 常見的資料視覺化圖表1
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CH5 常見的視覺畫圖表2與習題
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CH6 探索性資料分析
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CH07機器學習CH08線性回歸
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CH09 機器學習KNN法
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CH10 機器學習 K-Means
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台鐵40大站
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討論
筆記
長度: 30:47, 發表時間 : 2025-10-17 19:58
觀看次數 : 5
00:04
1. index 1
01:34
2. 1. 資料生命週期的正確順序是?
00:51
3. 2. 結構化資料的典型例子是?
00:40
4. 3. 非結構化資料的例子是?
00:23
5. 4. 半結構化資料的例子是?
00:55
6. 5. 以下哪一項屬於「描述型分析」?
00:22
7. Slide 8
00:28
8. 6. 以下哪一項屬於「預測型分析」?
01:36
9. 7. 以下哪一項屬於「診斷型分析」?
00:31
10. 8. 以下哪一項屬於「處方型分析」?
00:34
11. 9. 資料倉儲(Data Warehouse)的特點是?
00:34
12. 10. 資料湖(Data Lake)的特點是?
00:15
13. 11. ETL 與 ELT 的差異主要在於?
01:40
14. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:23
15. 11. ETL 與 ELT 的差異主要在於?
01:05
16. 12. 批次處理(Batch Processing)的特點是?
01:17
17. 13. 串流處理(Stream Processing)的典型應用是?
00:48
18. 14. 資料品質問題中,「一致性」的例子是?
03:04
19. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:14
20. 16. 常見的異常值檢測方法是?
00:01
21. 17. 特徵縮放的主要目的?
00:00
22. 16. 常見的異常值檢測方法是?
02:53
23. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:00
24. 16. 常見的異常值檢測方法是?
00:31
25. 17. 特徵縮放的主要目的?
00:01
26. 18. 適合處理偏態數據的轉換方法是?
05:22
27. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:05
28. 18. 適合處理偏態數據的轉換方法是?
00:02
29. 19. One-hot Encoding 的缺點是?
00:01
30. 18. 適合處理偏態數據的轉換方法是?
00:26
31. 19. One-hot Encoding 的缺點是?
03:09
32. ** after L112資料處理與分析概念20250904.pptx
00:00
33. 19. One-hot Encoding 的缺點是?
00:24
34. 20. 去重(Deduplication)的主要目的?
00:15
35. 21. 分層抽樣的主要目的?
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長度: 30:47, 發表時間 : 2025-10-17 19:58
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