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數據分析師 Python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
數據分析師 Python的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦羅凱揚,蘇宇暉,鍾皓軒,楊超霆寫的 STP行銷策略之Python商業應用實戰|網路爬蟲x機器學習x數據分析 和張元翔的 量子電腦與量子計算：IBM Q Experience實作都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自碁峰 和碁峰所出版 。
國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 黃有評所指導 游添寶的 生產作業排程的實境演算法的建模前沿 -少量多樣特徵神經網路之訂單預測研究 （2021），提出數據分析師 Python關鍵因素是什麼，來自於代工產業鏈、代工訂單預測、小數據學習、生成對抗網路、深度數據挖掘、雲端計算。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊工程系 張雲龍所指導 郭立杰的 基於人工智慧的乳癌病理影像辨識 （2019），提出因為有 人工智慧的重點而找出了 數據分析師 Python的解答。
STP行銷策略之Python商業應用實戰|網路爬蟲x機器學習x數據分析
為了解決數據分析師 Python 的問題，作者羅凱揚,蘇宇暉,鍾皓軒,楊超霆 這樣論述：
透過科學的方式，找到自己的品牌定位 品牌「定位」的概念，經過將近半個世紀的發展，已經成為行銷管理領域裡，最重要的理論之一。 但從實務經營中可發現，品牌「定位」概念的執行，在商業界有一定程度的困難，一方面是因為對「定位」的認識不清；二方面是因為調查上的困難。結果導致許多企業在執行4P行銷組合時，沒有一個依循的方向，錯置了許多寶貴的資源。此外，網路社群興起，許多消費者會將自己消費的經驗，以及真正的心聲，留言在網路上。同時透過行銷資料科學技術的運用，企業能夠有系統地分析這些消費者的留言，進而協助企業找到自己的品牌「定位」。 結合資料科學的技術執
行精準行銷 本書將透過行銷資料科學技術，配合行銷管理學的理論，進行品牌定位實務專案的執行。章節內容涵蓋「概論篇」、「實務篇」、「技術篇」到「專案篇」，包含與定位相關之理論、實務故事、實戰專案案例，以及程式介紹，適合行銷人員、經理人、資訊人員、學生、數據分析師，以及想學習定位理論與實務的人士。 透過本書，您將可以了解： ．何謂STP行銷策略？行銷策略與行銷資料科學之關係。 ．市場區隔變數的類型、市場區隔分析技術，包括多變量分析與機器學習。 ．學界與實務界如何進行市場區隔。 ．企業如何選擇目標市場，以及進行精準行銷。 ．
何謂定位？定位的方式、工具、技術與執行。 ．瞭解如何以電商網站爬蟲技法一步步建立STP行銷策略所需的資料。 ．透過STP行銷策略程式實作，學習業界專案執行方式。 ．解析程式實作成果，洞悉STP行銷策略的管理意涵。 專業推薦 林孟彥，台灣科技大學企業管理系教授 「本書除詳細介紹STP行銷策略的內容，更附上業界專案的執行過程與成果。對於想要了解行銷資料科學如何協助企業做好行銷策略規劃的人來說，是本難得的佳作。我極力推薦本書給大家。」
生產作業排程的實境演算法的建模前沿 -少量多樣特徵神經網路之訂單預測研究
為了解決數據分析師 Python 的問題，作者游添寶 這樣論述：
代工產業鏈是臺灣之光，但處在價值鏈下游的電子組裝廠，所有的生產服務均需要依靠客戶單向所提供的中短期的訂單預測來進行。所有的生產排配，礙於數位化技術侷限，均傾向用人工排程方式進行代工業務的資源排程和資金調度，其中充滿訂單不準確的風險。為了維持競爭力不墜，必須予以客制化。針對少量多樣的數據結構，充分使用人工智慧技術來建模並推估出可資信賴的訂單預測。當使用訓練數據量不足却充滿多元的財報務報告進行預測時，需要使用小數據學習技術。當前較為成熟的方法大都採用像數據的無性繁殖，也就是拿既有的少量數據，去生成更多不同特徵的數據。可以訓練一個生成對抗網路模型去做數據擴增，但此種方法却不適用於具有時間落後屬性及
審查過後財務數字公允性的小數據公開財務報告環境，故本研究依照代工產業鏈特殊的產業特性及其相應的生產業務流程，進行客制化的建模。使用深度數據挖掘的前處理技術加上以各種迴歸算法為核心的數位德爾菲演算法，藉由改善式的專家調查法來進行應用程式編排，充分利用成熟雲計算數據處理技術來完成準確性的訂單預測。這是本研究所提出的小數據學習的創新思維和研究結果，同時根據數據實驗的結果必須強調，小數據神經網路應用的成功核心在於「數據及業務流程」而不在算法本身。
量子電腦與量子計算：IBM Q Experience實作
為了解決數據分析師 Python 的問題，作者張元翔 這樣論述：
本書介紹量子電腦與量子計算的理論基礎，並結合IBM Q Experience實作，帶領讀者初步窺探這個嶄新而有趣的領域，迎接「量子霸權」時代的來臨。 採主題介紹方式，循序漸進、深入淺出。內容涵蓋量子電腦、量子力學、數學、量子硬體、量子計算、量子演算法等理論基礎，並結合IBM Q Experience進行電路作曲家、Python與Qiskit程式等實作過程，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。 同時介紹具有代表性的量子計算與量子演算法，包含豐富的Python程式範例，協助您實際體驗IBM Q量子電腦的模擬與實作。 本書
適用於資優高中生，或是資訊、電機、電子、工工、物理、應數、化工、生科等相關科系的大專學生。適用於產業界的研發工程師、資訊工程師、軟體工程師、資料科學家、大數據分析師、人工智慧工程師、化學工程師、生物醫學工程師、金融分析師等，或是對於量子電腦與量子計算領域具有興趣的創客玩家等。
基於人工智慧的乳癌病理影像辨識
為了解決數據分析師 Python 的問題，作者郭立杰 這樣論述：
iii目 錄摘要--------------------------------------------------------------- i誌謝-------------------------------------------------------------- ii目錄------------------------------------------------------------- iii表 目 錄------------------------------------------------------------v圖 目 錄--------------------
-------------------------------------- vi第 一 章 導論----------------------------------------------------- 1 1.1. 研究動機--------------------------------------------------1 1.2. 研究目的--------------------------------------------------21.3. 論文架構--------------------------------------------------3第 二 章 文 獻
探 討-----------------------------------------------42.1. 乳癌的介紹------------------------------------------------42.1.1. 乳癌的定義(definition)--------------------------------42.1.2. 乳癌的危險因子(risk factor)---------------------------52.1.3. 乳癌的種類(type)--------------------------------------52.1.4 乳癌的症狀(sympto
m)-----------------------------------62.1.5 乳癌的診斷(diagnosis)---------------------------------62.1.6 乳癌的病理切片(pathology)-----------------------------72.1.7 乳癌的分期(stage)-------------------------------------92.1.8 乳癌的的治療(treatment)-------------------------------92.1.9 乳癌的五年存活率(five year survival)--
----------------92.2. 人工智慧-------------------------------------------------11 2.2.1. 人工智慧、機器學習、深度學習的關聯性-----------------11 2.2.2 人工智慧(Artificial intelligence)--------------------11 2.2.3 機器學習(machine learning)--------------------------11 2.2.4 深度學習(deep learning)--------
----------------------12 2.2.5 深度學習框架(DL Frameworks)--------------------------12 2.2.6 Keras介紹--------------------------------------------12 第 三 章 研 究 方 法-------------------------------------------17 3.1. 研究流程-------------------------------------------------17 3.2 載入資
料(第一步驟)---------------------------------------18 3.2.1 檢視所有相片------------------------------------------18 3.2.2 讀取所有相片檔案--------------------------------------20 3.3 第二步驟到第六步驟分十組進行-----------------------------21 3.3.1 資料增強----------------------------------------------21
3.3.2 LeNet 架構介紹-----------------------------------------23 iv 3.3.3 VGG16 架構介紹-----------------------------------------24 3.3.4 GoogLeNet 架構介紹-------------------------------------28 3.3.5 AlexNet 架構介紹---------------------------------------33 3.3.6 LeNet-Modify 架構介紹---------
-------------------------34 第 四 章 實 驗 結 果 與 討 論----------------------------------354.1 實驗規劃-------------------------------------------------35 4.1.1 實驗設備-----------------------------------------------35 4.1.2 實驗資料-----------------------------------------------354.2 十組卷積神經網路實驗結果---------
------------------------36 4.2.1 第一組(LeNet 組)、第二組(LeNet-1 組)-------------------36 4.2.2 第三組(GoogLeNet 組)、第四組(GoogLeNet-1 組)------------38 4.2.3 第五組(VGG16 組)、第六組(VGG16-1 組)--------------------40 4.2.4 第七組(Alexnet 組)、第八組(Alexnet-1 組)---------------42 4.2.5 第九組(LeNet-modify 組)、第
十組(LeNet-modify-1 組)-----444.3 十組卷積神經網路實驗結果比較-----------------------------464.4 選出表現最佳模型並繼續進行第七及第八步驟-----------------464.5 執行預測(第七步驟)---------------------------------------474.5.1 預測測試組圖片屬於那一個標籤-------------------------474.5.2 整體測試組圖片預測情況-------------------------------474.5.3 單一測試組圖片預測情況------
-------------------------484.5.4 回顧訓練組圖片訓練情況-------------------------------494.5.5 未知圖片辦識-----------------------------------------494.6 模型存檔(第八步驟)---------------------------------------51 第 五 章 結 論-------------------------------------------------52 參考文獻----------------------------------------
-----------------53 v表目錄表 2.1 乳癌的五年存活率---------------------------------------------10表 3.1 所有相片檔案-------------------------------------------------20表 3.2 所有參與實驗的組別------------------------------------------ 21 vi圖目錄圖 2.1 乳房的構造------------------------------------------------4圖 2.2 乳癌診斷的過程---
-----------------------------------------7圖 2.3 人工智慧、機器學習、深度學習的相關性 ---------------------11圖 2.4 傳統寫程式與機器學習的比較-------------------------------11圖 2.5 低階深度學習框架與高階深度學習框架 Keras 的關係-----------12圖 2.6 Sigmoid Activation Function 的程式碼----------------------13圖 2.7 以程式碼畫出 Sigmoid Activation Fun
ction 圖形--------------14圖 2.8 ReLU Activation Function 的程式碼-------------------------14圖 2.9 以程式碼晝出 ReLU Activation Function 圖形-----------------15圖 3.1 系統流程圖-----------------------------------------------17圖 3.2 invasive ductal carcinoma 的病理影像----------------------18圖 3.3 seborrheic ke
ratosis 的病理影像--------------------------19圖 3.4 epidermal cyst 的病理影像---------------------------------19圖 3.5 intradermal nevus 的病理影像------------------------------19圖 3.6 dermatofibroma 的病理影像---------------------------------20圖 3.7 verruca vulgaris 的病理影像-------------------------------20圖 3
.8 讀取相片資料---------------------------------------------21圖 3.9 資料增強的程式碼-----------------------------------------22圖 3.10 資料資料增強前的圖片-------------------------------------22圖 3.11 資料增強後的圖片-----------------------------------------23圖 3.12 LeNet 卷積神經網路架構------------------------------------24圖
3.13 VGG16 卷積神經網路架構------------------------------------27圖 3.14 GoogLeNet 卷積神經網路架構--------------------------------33圖 3.15 AlexNet 卷積神經網路架構----------------------------------34圖 3.16 LeNet-Modify 卷積神經網路架構-----------------------------34圖 4.1 LeNet 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率------------------36圖 4.2
LeNet 組測試組損失函數值及準確率--------------------------36圖 4.3 LeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率--------------------36圖 4.4 LeNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值----------------36圖 4.5 LeNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------------37圖 4.6 LeNet-1組測試組損失函數值及準確率------------------------37圖 4.7 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------
---------37圖 4.8 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------------37圖 4.9 GoogLeNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------------38圖 4.10 GoogLeNet 組測試組損失函數值及準確率----------------------38圖 4.11 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------------38 圖 4.12 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------------38圖 4.13 GoogLeNet-1組訓練組及驗證
組損失函數值及準確率------------39圖 4.14 GoogLeNet-1 組測試組損失函數值及準確率-------------------39圖 4.15 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------39圖 4.16 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------39圖 4.17 VGG16組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-----------------40圖 4.18 VGG16組測試組損失函數值及準確率-------------------------40圖 4.19
VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------------40圖 4.20 VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------------40圖 4.21 VGG16-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------41圖 4.22 VGG16-1組測試組損失函數值及準確率-----------------------41圖 4.23 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------41圖 4.24 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------41
圖 4.25 AlexNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------42圖 4.26 AlexNet組測試組損失函數值及準確率-----------------------42圖 4.27 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------42圖 4.28 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------42圖 4.29 AlexNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-------------43圖 4.30 AlexNet-1組測試組損失函數值及準確率---------
------------43圖 4.31 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------------43圖 4.32 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-----------43圖 4.33 LeNet-Modify 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------44圖 4.34 LeNet-Modify 組測試組損失函數值及準確率------------------44圖 4.35 LeNet-Modify 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率------------44圖 4.36 LeNet-Modify
組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------44圖 4.37 LeNet-Modify-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------45圖 4.38 LeNet-Modify-1組測試組損失函數值及準確率----------------45圖 4.39 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------45圖 4.40 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------45圖 4.41 十組卷積神經網路的成果比較------------------------------46圖 4.42
預測測試組圖片屬於那一個標籤----------------------------47圖 4.43 測試組混淆矩陣------------------------------------------48圖 4.44 單一測試組圖片預測情況----------------------------------49圖 4.45 訓練組混淆矩陣------------------------------------------49圖 4.46 一個 invasive ductal carcinoma 的病例--------------------50圖 4.47 模型
辨識病例--------------------------------------------50圖 4.48 模型將辨識結果以機率表示--------------------------------51圖 4.49 模型存檔------------------------------------------------51