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大數據技術的問題，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
大數據技術的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭寫的 傳播研究方法：量化、質化與大數據分析 和的 大數據技術入門(微課視頻+題庫版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站運用大數據技術於醫療資訊的分析探討也說明：於是本研究將大數據技術，應用於合作醫院的失智症醫療數據。並使用IBM的SPSS統計軟體來進行大數據分析。利用卡方檢定（Chi-squared test），找出失智症的相關變數。
這兩本書分別來自雙葉書廊 和清華大學出版社所出版 。
國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出大數據技術關鍵因素是什麼，來自於自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取。
而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 林姿瑩所指導 呂家和的 大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例 （2021），提出因為有 大數據、證券業、羅吉斯迴歸的重點而找出了 大數據技術的解答。
最後網站大數據股份有限公司Big Data Co., Ltd.則補充：讓你能掌握大數據，掌握世界脈動。 透過深度學習與人工智慧技術的前瞻研發，以強化內容分析、網路行為分析等應用。經由結合巨量資料、 ...
傳播研究方法：量化、質化與大數據分析
為了解決大數據技術 的問題，作者郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭 這樣論述：
本書是傳播研究方法中最新穎的入門教材，內容涵蓋量化研究、質化研究與大數據分析。本書集合兩岸四地傳播學者發揮集體創作，在各自擅長的研究方法上，擁有豐富的應用經驗與累積成果。本書配合具體案例說明，詳實而生動的說明不同方法如何解決特定研究問題，特別是介紹了網路的分析應用、大數據採集、可視化技術，以及電腦輔助線上內容分析，這是目前其他研究方法的書籍所沒有的內容。 ★ 內容豐富：涵蓋研究報告寫作指引、量化研究方法、質化研究方法，以及傳播大數據分析。 ★ 架構完整：設計兩個專章內容，分別介紹量化資料（相關統計概念）與質化資料（系統歸納過程）的分析方式。 ★ 反映時代：
加入有關新媒體、網路社群、以及大數據研究方法。 ★ 易讀易懂：配合相關案例進行方法的解說，並提供名詞解釋、Q&A。
大數據技術進入發燒排行的影片
迷妹特輯／那家幫美軍找到賓拉登的全球最強大數據公司，到底有多厲害！
十月玩太兇了影片做超慢的哈哈，今天是迷妹特輯喔，這段時間我最注意的事情之一，就是全世界最強的大數據公司 Palantir 終於上市了，因為我是他們創辦人Peter Thiel 的超級粉絲，所以要趕快做一集來表達愛意～
Palantir 閃亮亮的事蹟實在太多了，包括發現中國的GhostNet、ShadowNet，也就是鬼網、暗網，還有幫助多家大型銀行找到馬多夫詐騙案裡他藏錢的地方，當然最閃亮的事蹟，還是用大數據技術幫助歐巴馬政府定位了賓拉登的位置，雖然他們從來沒有證實過這件事情，但那之後 Peter Thiel 和他的CEO都開始聘請海軍陸戰隊退伍的保鏢24小時保護他們。
這家最強大數據公司最近終於在紐約證交所上市了，我們是不是很應該做一集影片來介紹他呢！（一直點頭點頭點頭）OK，PALANTIR！
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決大數據技術 的問題，作者洪郁翔 這樣論述：
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（
Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。
大數據技術入門(微課視頻+題庫版)
為了解決大數據技術 的問題，作者 這樣論述：
本書介紹大數據技術的基本概念和相應的技術應用。全書共10章，分別是大數據介紹、雲計算基礎、大數據架構、數據採集、數據清洗、大數據存儲、大數據分析與挖掘、大數據可視化、大數據安全和大數據的行業應用。本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速了解大數據相關基本技術，並對書中重要的、核心的知識點加大練習比例，以達到熟練應用的目的。 本書可作為高等院校大數據、人工智能、軟件技術、雲計算、計算機網絡等專業的專業課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。 黃源，計算機系教師，大數據專業負責人，帶頭人，副教授。主講課程：(1)XML基礎(2)大數據基礎(3)linux
操作系統(4)網站搜索引擎優化(5)python基礎主編教材(第一主編)(1)XML基礎與案例教程 機械工業出版社(2)HTML5+css3網頁設計機 械工業出版社(3)搜索引擎優化基礎與實訓 中國水利水電出版社(4)大數據分析 清華大學出版社。
大數據應用於證券業之研究–以E證券公司為例
為了解決大數據技術 的問題，作者呂家和 這樣論述：
大數據（Big data）是近代最炙手可熱的技術之一，其核心價值在於挖掘數據中的隱藏資訊。以幫助企業進行預測，並制定合宜的策略。本研究以E證券公司資料庫為資料來源，資料區間為2016年1月至2021年12月之客戶資料，採用25個變數，並將變數分為三大類，分別為客戶基本資料(性別、年齡、教育程度、居住地、職業別)、客戶開戶資料(開戶時間、開戶來源、線上開戶、共同行銷、交割銀行) 、客戶申請業務種類(信用開戶、複委託開戶、證券電子開戶、電子對帳單、期貨開戶、期貨電子開戶、期貨電子對帳單程式下單、ETN、不限用途款項、集保E存摺、興櫃股票、定期定額、權證股票、申購) ，如何從這些現有E證券公司客戶
資訊，來找出E證券公司潛在證券交易之客戶，期望能夠運用數據科學，做出準確判斷，這樣不僅可以減少人力、物力之浪費，並且可迅速掌握關鍵潛在證券交易客戶，以達到精準行銷之目的。本研究利用敘述統計及羅吉斯迴歸，探討現行E證券公司有證券交易客戶之樣態，並找出 E證券公司潛在證券交易之客戶，以作為日後E證券公司的參考。