數據分析軟體的問題，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

超統計學

為了解決數據分析軟體的問題，作者小林克彥 這樣論述：

在職場裡大聲自信的必備數據分析能力！ 憑感覺給無力結論，不如學幾招統計學鐵口直斷   輕鬆學會！翻倍職場存在感 行銷：客群分析，精準銷售 業務：圖表說明，業績到手 資深人士：深厚經驗+具體數據=再創事業高峰   增加郵筒的數量會提高交通事故？  夏天啤酒熱銷，冰淇淋一定也大賣？  沒有經過統計學分析檢證，千萬別輕易提出結論  各行各業莫不重視的統計學，不只是一門學科，更是有效解決問題的方法。不論是分析資料、抽撥重點、釐清關連性、檢視獨立性、預測未來，擬訂策略，乃至AI機器學習，都必須有良好的統計學能力。 而在技術工具成熟、數據分析門檻大幅降低的現在，只要擁有基本的統計學概念、學會工具的

使用方法，就能將平日的工作直覺進行數據分析與預測，確保提出的方案都有強而有力的論證依據。 本書以細心說明，循序漸進帶領讀者學會統計學基本規則、記住常用名詞與符號，並穿插漫畫情境凸顯盲點、強化理解關鍵，不知不覺地跨越常見學習障礙，了解統計學全貌與知識核心。

數據分析軟體進入發燒排行的影片

利用腦波訊號探討情緒變化之研究

為了解決數據分析軟體的問題，作者鄭明玲 這樣論述：

過去認為「情緒」為主觀感想和行為產生的心理和生理狀態，包含有愉悅、生氣、哀傷、驚嚇、恐懼等。但情緒有時很難從表情或肢體表現觀察出有細微變化，本研究以腦波訊號和情緒的關聯，嘗試以觀賞影片方式作為素材，量測實驗者腦波訊號，用訊號處理方式來具象化和數值化，分別選用愉悅(cheerful)、恐懼(fear)和感動(moving)三種情緒類型影片素材試驗。受測者配戴 Emotiv EPOC 14通道腦波儀，經藍芽連線接收腦波訊號，以「EmotivPro」紀錄腦波訊號，作為觀察受測者情緒分析之依據。數據整理分為三部分，一以SQL Server資料庫將腦波訊號歸類，以C#撰寫資料庫分析介面，觀察腦波點位與

情緒的相關。另一以Python撰寫分析腦波儀14通道頻譜數據，再利用工程統計盒鬚法推算腦波訊號點位對情緒強度，最後再以MATLAB中的EEGLAB進行腦波訊號處理。實驗結果發現腦波量測位置右顳葉(T8)、右額葉(F8)和右頂葉(P8)與愉悅情緒最有相關，而右顳葉(T8)、右額葉(F8)、右頂葉(P8)和左顳葉(T7)與恐懼情緒有關聯性，而右顳葉(T8)、右額葉(F8)、右頂葉(P8)和右後額葉(FC6)則與感動情緒最有相關。從三方面調查與驗證方式都有符合點位的趨勢，這些實驗方法與設計驗證可以對後續在醫療上腦波情緒偵測更有實質幫助與評估。

從機器學習到深度學習：基於scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰

為了解決數據分析軟體的問題，作者劉長龍 這樣論述：

這是一本場景式的機器學習實踐書，筆者努力做到「授人以漁，而非授人以魚」。理論方面從人工智慧(AI)與機器學習(ML)的基本要素講起，逐步展開有監督學習、無監督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與演算法原理；實踐方面通過金融預測、醫療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發讀者將機器學習應用在各行各業里，其中后三個案例使用了深度學習技術。 本書試圖用通俗的語言講解涵蓋演算法模型的機器學習，主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網路、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解

析模型與演算法之後，介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例，使讀者做到「能理解、能設計、能編碼、能調試」，沒有任何專業基礎的讀者在學習本書後也能夠上手設計與開發機器學習產品。本書內容深入淺出、實例典型，適合對機器學習感興趣的產品設計、技術管理、數據分析、軟體開發或學生讀者。閱讀本書既能了解當前工業界的主流機器學習與深度學習開發工具的使用方法，又能從戰略方面掌握如何將人工智慧技術應用到自己的企業與產品中。 作者：劉長龍，思維與行動兼備的80后，享受萌生新想法後邊開發邊思考的創新過程。上海交大碩士畢業后最初任職于上海電信，負責賬務與支付系統的開發與實施；之後加入Honeyw

ell負責多個自動化控制產品服務開發、主導了霍尼韋爾中國智能家居在雲與大數據上的創新；現在作為思科的工程師在企業內主持多次機器學習技術分享，實現智能文本分析系統、聊天機器人自然語言處理等產品創新；2018年在思科主辦，騰訊、網易、諾基亞等共同參與的敏捷與人工智慧峰會上擔任機器學習演算法演講嘉賓。

利用雲端技術進行營建行動裝置查驗及大數據統計之研究

為了解決數據分析軟體的問題，作者鍾增煌 這樣論述：

本研究以無須撰寫程式碼方式開發行動裝置APP及資料庫大數據分析系統架構，可直接利用行動裝置APP以電子表單進行現場查驗並進行數據分析。將定性化、定量化的查驗資訊，以關聯性資料庫之結構收存於雲端伺服器，除可隨時連結雲端檢視查驗成果及匯入工程會查驗表單格式外，亦可利用電腦應用程式連接雲端資料庫，製作大數據分析並發佈於雲端，可隨時於任一台行動裝置檢視統計報表，掌握最新的工地進度及品質情形，提供有用的管理決策資訊。本研究已成功藉由上述系統架構，以鋼構廠製造之二級品管作為範例，完成行動裝置APP開發及資料庫大數據分析，期能提供營造業以低成本、低資訊技術門檻的方案，將施工查驗、安衛檢查、材料檢試驗等成果

以電子表單方式填報、系統化收存於雲端資料庫並製作大數據分析，作為台灣營造業e化轉型升級之雛形。