sas網頁版的問題，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X資料探勘X智慧營運

為了解決sas網頁版的問題，作者梁棟,張兆靜,彭木根 這樣論述：

【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】 什麼是資料前處理？ 電信業者跟資料探勘有什麼關係？ 神經網路具體到底是什麼？ 集群分析的演算法有哪些？ 　　◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？ 　　國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。   　　1．C4.5演算法 　　C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算

法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。 　　2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法） 　　K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k 　　◎結構化／半結構化／非結構化資料有什麼不同？ 　　（一）結構化資料：能夠用數據或統一的結構加以表示的資料，如數字、符號。傳統的關係資料模型，儲存於資料庫，通常可用二維表結構表示。 　　（二

）非結構化資料：是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化資料（如數字、符號等資訊）而且更適合處理非結構化資料（全文文字、圖像、聲音、影視、超媒體等資訊）。 　　（三）半結構化資料： XML、HTML文檔就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。 　　◎如何設計神經網路的拓撲結構？ 　　在開始訓練之前，用戶必須確定網路拓撲，說明輸入層的單元數、隱藏層數（如果多於一層）、每個隱藏層的單元數和輸出層的單元數。 　　對訓練元組中每個屬性的輸入測量值進行規範化將有助於加快學習過程。通常，對輸入值規

範化，使得它們落入0.0和1.0之間。離散值屬性可以重新編碼，使得每個域值有一個輸入單元。例如，如果屬性A有3個可能的或已知的值{a0，a1，a2}則可以分配三個輸入單元表示A，即我們可以用I0，I1，I2作為輸入單元。每個單元都初始化為0。如果A=a0，則I0置為1，其餘為0；如果A=a1，則I1置1，其餘為0；諸如此類。 　　神經網路可以用於分類（預測給定元組的類標號）和數值預測（預測連續值輸出）。對於分類，一個輸出單元可以用來表示兩個類（其中值1代表一個類，而值0代表另一個類）。如果多於兩個類，則每個類使用一個輸出單元。 全書特色 　　全書分為九章，內容包括：大資料探勘與智慧營運的

概念，資料前處理，資料探勘中的四種主流演算法：集群分析、分類分析、迴歸分析、關聯分析，增強型資料探勘演算法，資料探勘在營運商智慧營運中的應用案例，未來大資料探勘的發展趨勢等。主要提供給電信業者及其他高科技企業員工、大專院校學生和研究生，以及其他對資料探勘與精準行銷感興趣的讀者。

R使用者Python學習指南：資料科學方法

為了解決sas網頁版的問題，作者（印）A.奧利 這樣論述：

掌握一門語言、一種工具已不足以應對當今的資料分析任務，本書旨在解決這一問題，針對瞭解R但不熟悉Python（或瞭解Python但不熟悉R）的從業人員，詳解講解了兩種語言的程式設計技巧和轉換方法，提供大量實戰案例，不討論理論細節。 A. 奧利（A. Ohri） Decisionstats.com的創始人，資料科學家，訪問量超過100萬次的知名博主。他曾為多家創業公司提供諮詢服務，涉及的領域包括資料分析服務、資料分析教育和資料項目目外包等。目前的研究興趣涵蓋開源分析、社交媒體分析、雲計算交互等。他還著有《R for Business Analytics》和《R for Clou

d Computing》。 譯者序 前言 第1章 Python、R和R資料科學簡介1 1.1 什麼是Python1 1.2 什麼是R2 1.3 什麼是資料科學2 1.4 資料科學家的未來3 1.5 什麼是大數據4 1.6 商務分析與資料科學5 1.7 資料科學家可用的工具6 1.8 用於資料科學的Python添加包7 1.9 Python和R之間的異同8 1.9.1 為什麼R用戶應該瞭解有關Python的更多資訊8 1.9.2 為什麼Python用戶應該瞭解有關R的更多資訊9 1.10 教程9 1.11 同時使用R和Python9 1.12 其他軟體和Python13 1.

13 將SAS與Jupyter一起使用13 1.14 如何將Python和R用於大資料分析13 1.15 什麼是雲計算15 1.16 如何在雲上使用Python和R15 1.17 Python和R商業版本及其他替代版本16 1.17.1 資料科學家的常用Linux命令17 1.17.2 學習Git18 1.18 資料驅動的決策32 1.18.1 企業管理戰略框架：非MBA和MBA的資料驅動決策指南32 1.18.2 商務分析的其他框架37 參考文獻40 第2章 資料登錄41 2.1 pandas中的資料登錄41 2.2 網頁抓取資料登錄44 2.3 來自RDBMS的資料登錄48 2.3.1 W

indows教程50 2.3.2 安裝50 2.3.3 配置ODBC52 第3章 資料檢查和資料品質62 3.1 資料格式62 3.1.1 將字串轉換為日期和時間63 3.1.2 將資料框轉換為NumPy陣列並返回Python66 3.2 資料品質68 3.3 資料檢查71 3.4 資料選擇74 3.4.1 隨機選擇資料76 3.4.2 條件選擇76 3.5 R中的資料檢查79 3.5.1 來自R ggplot2添加包中的diamond資料集83 3.5.2 修改R中的日期格式和字串86 3.5.3 管理R中的字串88 參考文獻88 第4章 探索性資料分析89 4.1 根據分析分組89 4.2

數值資料89 4.3 分類資料91 第5章 統計建模102 5.1 回歸的概念102 5.1.1 OLS103 5.1.2 R方103 5.1.3 p值104 5.1.4 異常值104 5.1.5 多重共線性和異方差性104 5.2 相關關係不是因果關係105 5.2.1 關於資料科學家統計的說明106 5.2.2 中心趨勢的度量107 5.2.3 分散度的度量107 5.2.4 概率分佈110 5.3 R和Python中的線性回歸114 5.4 R和Python中的Logistic回歸132 5.4.1 其他概念136 5.4.2 ROC曲線和AUC137 5.4.3 偏差與方差137 參

考文獻138 第6章 數據視覺化139 6.1 資料視覺化的概念139 6.1.1 資料視覺化的歷史139 6.1.2 Anscombe案例研究140 6.1.3 載入添加包141 6.1.4 獲得均值和標準差142 6.1.5 結論1144 6.1.6 數據視覺化144 6.1.7 結論2146 6.2 Tufte關於資料視覺化的工作147 6.3 Stephen Few關於儀錶盤的設計147 6.4 基本繪圖149 6.5 高級繪圖156 6.6 互動式繪圖160 6.7 空間分析160 6.8 R中的資料視覺化160 6.8.1 關於RStudio IDE共用R代碼的注意事項166 6.

8.2 關於共用Jupyter筆記的注意事項167 6.8.3 特別說明：關於Python的完整教程168 參考文獻180 第7章 機器學習變得更容易181 7.1 刪除最終決策樹模型中不需要的列186 7.2 時間序列207 7.3 關聯分析211 7.4 清洗語料庫並製作詞袋221 7.4.1 聚類分析224 7.4.2 Python中的聚類分析224 第8章 結論和總結233

主廚專業角色、知識管理及數位能力發展模式之研究

為了解決sas網頁版的問題，作者郭木炎 這樣論述：

本研究旨在探討主廚在專業角色、知識管理及數位能力發展，問卷調查對象以臺灣中部(台中與南投)地區的星級飯店主廚201位。問卷調查結果以項目分析、探索式因素分析、描述性統計分析、單因子變異數分析、驗證性因素分析及線性結構方程模式，進行資料之分析，研究結果如下：一、主廚在專業角色的「廚房管理」知覺比較高；「供膳型式」最低，主廚在知識管理「傳統技轉」知覺比較高；「數位原理分析」最低，主廚在數位能力發展的「自主衛生管理」知覺比較高；「成本控制E化」最低。二、主廚在專業角色的學習過程沒有性別、年齡的區分，不同教育程度的「供膳型式」、「廚房管理」為高中大於大學，不同工作資歷的「廚房管理」為5年以上

~10年(含)與15年以上大於1年~5年(含)。主廚在知識管理的學習過程沒有性別、年齡及工作資歷的區分，不同教育程度的「傳統技轉」為高中大於大學。主廚在數位能力發展的學習過程是沒有性別、年齡、教育程度、工作資歷上的區分。三、本研究建構的主廚專業角色、知識理、數位能力發展結構模式，適配度良好；模式具備檼定性與有效性，模式適用於臺灣各地區的主廚樣本資料。 本研究根據問卷調查所發現的問題，提出對主廚、餐飲業界、教育輔導和後續研究的改進建議。關鍵字：主廚、專業角色、知識管理、數位能力發展