自學 數據分析的問題，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

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決自學 數據分析的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

自學 數據分析進入發燒排行的影片

銀行業與保險業運用雲端服務與個人資料保護之合規研究

為了解決自學 數據分析的問題，作者王綱 這樣論述：

雲端運算自2010年開始商業化迄今已逾10年的發展，隨著資訊技術在軟硬體方面的革新、網際網路效能提升和新興行動科技的問世，無論是在雲端服務的模式(如SaaS、PaaS、IaaS)或是架構(如公有雲、私有雲、混和雲與社群雲)上都逐漸成熟，也使雲端運算在各領域(例如:公部門、醫療、金融、物流等)的運用漸成為趨勢。銀行業與保險業在雲端運算的運用上之前多以私有雲來進行 (例如巨量資料分析、區塊鏈的智能合約、智能客服等)，主因是考量法規依據與個資保護等議題，所以對於委外雲端服務大多在評估階段。2019年9月30日完成「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」修訂後，銀行業與保險業在委外雲端的運

用上有較明確的法規依據。日後便可依照相關辦法中所規範的原則建立委外雲端服務的系統架構。金融機構運用雲端服務的個資保護議題除了與「個人資料保護法」及「個人資料保護法施行細則」有關外，「金融機構作業委託他人處理內部作業制度及程序辦法」、「金融監督管理委員會指定非公務機關個人資料檔案安全維護辦法」、「保險業辦理資訊安全防護自律規範」等都是需要遵守的法規規範。在委外雲端服務的運用上若要符合個資保護的相關規範，就必須在委外雲端服務的合約中訂立適當的條款。合約中對於委外雲端作業的風險控管、委託者的最終監督義務、主管機關和委託者的實地查核權力、查核方式、資料保護機制、受託者權限管理、資料儲存地點及緊急應變計

畫等都應在委外雲端服務合約中載明，以利個人資料保護的執行。本篇論文以此想法為出發點，並以目前委外雲端服務中較具規模業者的合約為討論對象，說明一般委外雲端服務合約對於相關法規的涵蓋程度。

一步到位！Python 程式設計-最強入門教科書 第三版

為了解決自學 數據分析的問題，作者陳惠貞 這樣論述：

　　身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。 　　從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 　　大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會Python的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！ 　　★ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！ 　　★ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！ 　　★ 無縫接軌四大套

件 NumPy、matplotlib、SciPy、pandas，資料處理、分析、運算，快人一等！ 　　★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn 本書特色 　　初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！ 　　★最易學習★ 　　沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。 　　★豐富範例★ 　　本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。 　　★最強應用★ 　　本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套

件，有了這些基礎，日後你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展： 　　◇NumPy → 資料運算 　　◇matplotlib → 資料視覺化 　　◇SciPy → 科學計算 　　◇pandas → 資料處理與分析 　　◇scikit-learn → 機器學習

軍職幹部職前訓練成效研究

為了解決自學 數據分析的問題，作者葉昭良 這樣論述：

陸軍營、連長為部隊低、中階領導幹部，連長由中尉至上尉；營長由少校至中校官階擔任，擔任者負有部隊管理及訓練之成敗之責，然而每年部隊因管理失當造成人員傷損及戰力流失，因此，快速提升營、連長候選人管理方面專業知識，為目前單位主官就職前最重要的職前訓練，陸軍為此每年均開辦六個梯次的營連長講習班作為職前訓練講習，使受訓者蛻變為一位合格管理者。本研究以陸軍步兵訓練指揮部所開辦營、連長講習班之學員為研究對象，探討其學習動機、學習滿意度及學習成效之間的關係，並藉由評估教育訓練後的學習成效提出本文結論與建議。本研究經由文獻探討及步訓部實況分析，設計出適合營連長講習班之問卷，以李克特七點尺度 (7-point

Likert Scale) 來計分並予以量化，總共發放301份問卷，其中有效問卷300份，無效問卷1份，有效回收率為99.6%，並採用SPSS 軟體分析相關數據，包含信、效度分析、敘述性統計及迴歸分析等研究方法。本研究假設驗證結果摘述如下：（一）學習動機對學習成效具有顯著正向影響，獲得成立；（二）學習動機對學習滿意度具有顯著正向影響，獲得成立；（三）學習滿意度對學習成效具有顯著正向影響，獲得成立。根據本研究主要發現與結論，分別提出建議供陸軍司令部、步訓部授課教師及參訓學員、國軍其他訓練單位及未來從事研究人員之參考。