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2019年11月
昊青電子報 - 大數據分析與資料科學
焦點新聞
想導入AI&機器學習?您想清楚了嗎?

想導入AI & 機器學習?您想清楚了嗎?

MIT&BCG最近針對2,555位決策人員進行AI&機器學習的調查, 調查指出93%相信AI&機器學習對企業會有正向的影響, 66%相信AI&機器學習會是企業在未來能維持競爭力的關鍵因素, 不過其中仍有14%還沒有任何機器學習的模型可作為產出。 主要的問題是部分企業沒有完整的規劃,對問題沒有清晰的定義,導致導入機器學習反而增加了成本。另外,調查中有89%的管理人員表示員工教育訓練沒辦法跟上AI&機器學習的創新速度,80%左右的IT管理人員更認為導入機器學習反而增加了50%的額外工作成本。由此可見若企業若未有完善的策略, 並獲得內部的認同支持, 很可能無法對企業增加效益,還會產生許多非必要的負面影響。

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Stata的lasso功能

Stata 的 lasso功能

最小絕對值收斂和選擇算子 (lasso)估計模型係數,這些估計可用於選擇模型中應包含哪些共變量 (covariates);當許多潛在共變量中只有少數影響結果時,lasso算法最有用。本文將介紹lasso算法,並運用範例討論使用lasso算法進行預測:美國小城市的衛生稽查人員希望使用社群媒體評論來預測餐廳的衛生檢查得分,對衛生評分預測最低的餐廳進行突擊檢查。

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使用Mathematica探索東京奧運會徽

使用 Mathematica 探索東京奧運會徽

2020東京奧運與殘障奧運會的「會徽」結合了日本文化中使用的方格圖案(江戶時代的市松模樣)、靛藍(日本傳統顏色)和各種矩形形狀(表達奧運會和殘奧會將成為一個連接全世界、促進多元化的平台)。日本富士通公司的發明家使用 Mathematica, 探索用於製作會徽的數學方法。

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利用顏色改善Tableau資料敘事的三個方法

Tableau Desktop 2019.3 新功能:資料詮釋

Tableau Desktop在2019.3版全新推出「資料詮釋」(Explain Data)。使用者可以選取感興趣的數據現象,按下內建的分析按鈕後,Tableau會自動爬梳整份資料,整理出最有可能可以解釋資料現象的原因,並自動製作比較圖表供使用者參考與判斷。當使用者與資料較不熟悉,因而不知從何開始分析時,請Tableau 代勞分析工作也不失為一個好選擇。

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Tableau Prep 2019.3新功能

Tableau Prep 2019.3 新功能

Tableau Prep 主打不須要撰寫程式碼也能夠輕鬆進行資料處理為特色,新版推出許多的操作與畫面改善,減輕資料科學入門者的障礙。新功能「流程複製」(reuse steps)讓你可以將常用的資料處理流程儲存起來,並隨時呼叫,從此不必再費時的手動重新製作常用流程。其他更新包括:在流程的任何地方插入新步驟、一次瀏覽大量欄位、大型流程圖的縮放、使用資料角色來統一單位內的資料。

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來源:
Forbes - AI Stats News: 65% Of Companies Have Not Seen Business Gains From Their AI Investments

Stata Blog - An introduction to the lasso in Stata

Wolfram Community - Tokyo 2020 Olympic and Paralympic Emblems

Tableau Blog - Use cases for Explain Data—your analytics exoskeleton

Tableau Blog - New in Tableau Prep: Performance improvements, reuse steps across flows, and usability enhancements

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