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外貿協會培訓中心(高雄)

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07/30 10:00

【🌞Sun英語】Cleaning Mount Everest 珠穆朗瑪峰大掃除
Mount Everest is the highest mountain in the world. It is full of trash.
珠穆朗瑪峰是世界上最高的山峰,但它充滿了垃圾。
Many climbers leave trash there. A Sherpa who leads a cleanup team says that cleaning the trash will take many years. The Nepal government pays a team to clean the trash. This year, the team has taken away 11 tons of trash, four dead bodies, and a skeleton.
許多登山者在那裡留下了垃圾。 一位帶領清理隊的夏爾巴人說,清理這些垃圾將需要很多年。尼泊爾政府支付一個團隊來清理垃圾。今年,該團隊已經帶走了11噸垃圾、四具屍體和一副骨骼。
There may be 40-50 tons of trash in the last camp before the summit. The trash is old tents, food packs, gas bottles, and ropes. The trash is frozen at 8,000 meters. Cleaning is hard. There is bad weather and little air.
在通往山頂的最後一個營地可能有40到50噸的垃圾。垃圾包括舊帳篷、食品包裝、氣瓶和繩索。這些垃圾在8000米高的地方被凍住了。清理工作非常困難。那裡天氣惡劣,空氣稀薄。
New rules and more information will reduce new trash. But most of the trash is old. The oldest thing so far is a battery from 1957.
新規則和更多的信息將減少新的垃圾。但是大部分垃圾都是舊的。到目前為止最舊的垃圾是一個1957年的電池。
【Vocabulary字彙】
⛄sherpa = a local guide from Nepal 夏爾巴人,尼泊爾的當地嚮導
⛄skeleton = the bones in a body 骨骼
⛄summit = the highest point of a mountain 山頂
【Useful Expressions實用句型】
⛄to be full of something = to have lots and lots of one thing in one place 充滿某物
On weekends, Shilin night market is full of people. It’s very difficult to move!
⛄There is / There are = use this to talk about what is in a place 用來說明某地有…
In Mount Everest, there is a lot of trash, bad weather and little air.
In Taiwan, there are a lot of great places to hike, swim, and cycle.
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13小時前

探索性數據分析(EDA)是什麼?幫助產品經理深入分析,一篇文章看懂
探索性數據分析(EDA)是產品經理在進行深入分析或建模前,用來快速了解數據的一種方法。簡單來說,它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等,以下將詳細介紹:
1. 了解數據的基本特徵:透過統計數據(如平均值、最大值、最小值)快速掌握數據的大概狀況。
2. 可視化數據:使用圖表(如直方圖、散點圖、箱形圖等)來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。
3. 發現異常和缺失值:檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據,以確保數據的準確性。
4. 變量之間的關聯性:檢查數據中的不同變量是否相關,為後續的決策提供依據。
EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據,為後續的深度分析和決策打好基礎。
要運用探索性數據分析(EDA)來幫助做出產品決策,以下是簡單的步驟指南:
1. 定義問題與目標
先明確你要解決的問題。例如,你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。
2. 收集數據
從數據來源(如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等)中收集與目標相關的數據,這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。
3. 進行基本數據檢查
- 數據總覽:查看數據有多少行、多少列,是否有缺失值。
- 統計摘要:快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等,來了解數據的整體分佈。
4. 使用圖表進行可視化
利用簡單的圖表來快速了解數據:
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5. 檢查數據中的模式與趨勢
- 發現趨勢:例如,通過分析用戶的使用行為,發現某個功能在特定時間段更受歡迎。
- 群體分析:將用戶按不同特徵(如地區、設備、年齡)分群,看看各群體是否存在行為差異。
6. 處理異常值與缺失值
- 對於缺失數據,可以選擇補充或移除它們。
- 對於異常值,決定是否要排除,還是進一步分析其原因。
7. 根據發現制定行動計劃
根據 EDA 的結果,得出有價值的結論,然後制定具體的行動方案。例如,發現某些功能的使用頻率較低,可能需要優化或重新設計。
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在產品上做出改變後,繼續收集數據,重複進行 EDA,以確認改進是否有效。
通過這些步驟,EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊,支持數據驅動的產品優化和決策。
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