大數據分析工具的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

就業追蹤資料庫系統優化與推廣應用規劃工作計畫 ILOSH109-M315

為了解決大數據分析工具的問題，作者吳慧娜,林詩騰,黃冠傑,梁德馨,杜佑維,陳泰達 這樣論述：

　　就業追蹤資料庫系統Career Trace Application Database為應用勞就保行政資料重新解構、萃取，透過導入縱貫性研究法(longitudinal research)及橫斷面時序分析法(cross-sectional and times series analysis)進行資料庫儲存。本計畫應用SQL server與COGNOS、MODELER等大數據分析工具軟體完成建置。

大數據分析工具進入發燒排行的影片

社群廣告個人化推薦的影響

為了解決大數據分析工具的問題，作者朱葭若 這樣論述：

隨著社群媒體與資訊科技的進步，使用社群商務的人數逐年增加。透過大數據分析工具，品牌廠商能夠針對消費者的瀏覽紀錄、行為偏好等資訊投放個人化的廣告，吸引消費者的注意，提升廣告的效果。本研究根據過去文獻的探討，歸納廣告接收者的社群廣告與個人化廣告的知覺構面，評估知覺如何對廣告效果帶來影響，建立本研究的架構。透過網路問卷蒐集以曾在Facebook上看過社群廣告的使用者作為研究對象。利用驗證性組合分析(CCA)驗證問卷各構面題項的適當性，並採用部分最小平方估計法(PLS)驗證社群廣告知覺、個人化廣告知覺、顧客參與、購買意願之間的因果關係。　　研究結果顯示，社群廣告知覺中互動性能夠正向影響顧客參與意願，

品牌可以善用社群平台的特色，加速廣告效果；個人化廣告感知中關聯性、親密度及喜愛程度皆可對感知個人化帶來正向的影響，也實證關聯性與喜愛程度需要透過提升感知個人化，進一步對廣告效果帶來影響。在分組討論上發現產品類別能夠帶來不同的效果，廣告製作上可以針對不同客群，做出差異化的廣告，讓廣告更能吸引目標族群。本研究在理論貢獻上實證個人化能夠提升廣告效益；在實務貢獻上透過問卷方式了解使用者的知覺，可提供演算模型研究的成效驗證方式。

網際網路應用實務(第十一版)

為了解決大數據分析工具的問題，作者全華研究室,王麗琴 這樣論述：

　　本書採漸進式引導閱讀，從網路的基本概念、連線方式開始介紹，再逐步引導讀者了解網路的進階設定，以及學習資源搜查、通訊、最新娛樂軟體、電子商務及資訊安全等網際網路應用。內容介紹最新且熱門的5G、霧運算、邊緣運算、物聯網、雲端運算、社群網站、網路行銷、協作平台、表單、虛擬貨幣、網路安全等新知。書中適時將一些內容以「上機操作」的方式解說，引導讀者跟著指示，實際電腦操作就能迅速上手！ 本書特色 　　1. 本書共分13章，可依據個人需求挑選其閱讀內容。 　　2. 採漸進式引導閱讀，從網路的基本概念、連線方式開始介紹，再逐步引導讀者了解網路的進階設定，及學習資源搜查、通訊、最新

娛樂軟體、電子商務及資訊安全等網際網路應用。 　　3. 介紹了最新且熱門的資訊：5G、霧運算、邊緣運算、物聯網、雲端運算、社群網站、網路行銷、協作平台、表單、虛擬貨幣、網路安全等新知。 　　4. 簡單易學，以「上機操作」的方式解說內容，引導讀者跟著指示，實際電腦操作就能迅速上手！  

透過大數據建模建立智慧製造之品質管理解決方案

為了解決大數據分析工具的問題，作者林書琪 這樣論述：

全球製造業朝向智慧轉型發展，伴隨物聯網架構、大數據雲端運算系統、人機協同系統、智慧設備等技術成熟，創造新型態的製造環境。但現行製造產業大多僅透過自動化設備進行生產，雖能提升生產力，卻無法提高品質管理效率，仍須耗費人力成本及時間在品質檢測上，且人工抽檢並無法全面且即時的掌握品質狀況，如此一來既會產生不良品成本，更可能使整體品質水準下降，使公司承受聲譽受損的風險。本研究透過安裝感測器搜集廠內製造環境大數據，以數據模型作為工具輔助企業進行流程再造，消除製造流程中的浪費使之達到精實生產的目標。以雙向深度長短期記憶模型（Bi-directional LSTM Model）作為基礎，加上兩個邏輯規則及其

比重 (α 及 β )的模型有最好的預測效果，整體精準度達97.87%。代表本模型能作為科技媒介在流程再造中發揮效果，有效的優化並取代傳統生產流程，不但能夠降低瑕疵品風險，更能降低品質管理成本及其他成本、有效減少浪費，落實精實生產（lean production）的核心目標。此外品質肇因分析模型以可解釋人工智慧架構（Explainable AI）做為基礎，發現轉速對於整體模型的貢獻度最高而頻率及狀態佔比極低，代表轉速很可能是影響品質優劣的原因，後續製程優化亦可從轉速（Speed）作為切入點進行分析，將能有效提高製程優化效率而縮短製程優化研發時間及成本。