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【🌞Sun英語】COMPUTING POWERS CIVILIZATIONS
《COMPUTEX 2024台北國際電腦展》超級精彩的開幕典禮影片釋出！
電腦技術之於人類與AI，有著什麼樣的糾葛故事呢？讓我們來一探究竟─
Computing Powers Civilizations
計算能力驅動文明發展
Our ever quest for excellence never ends
Since the dawn of time
Cutting-edge computing power has driven humanity forward
Ancient Chinese devised the first algorithm using yin and yang like zero and one and computers to understand the universe
The abacus brought the first mobile computing power accelerated trade and gave rise to the Silk Road
自古以來，人類對於卓越的追求從未停止，尖端計算能力持續推動人類進步。古代中國人運用陰陽概念（如同電腦中0和1二進位制）發明了第一個算法來理解宇宙。算盤帶來了最早的移動計算能力，加速了貿易發展，促成絲綢之路興起。
The Antikythera, the first analog computing machine created by the Greeks allowed predictions of celestial movements and sea navigation
For 2,000 years computing power continued to climb and humanity pushed ahead
Energy was harnessed for computing power and electricity became the bedrock of the digital world
Even sand was transformed into computing power by humans with the invention of the transistor
古希臘人發明的第一台類比計算機「安提基拉」提供預測天體運動和海上航行的能力。接下來兩千年的計算能力持續提升、人類前進步伐加快。能源運用來增強算力，電力成為數位世界基石，甚至沙子也在電晶體的發明下被轉化為計算能力。
Today cutting-edge computing power has given birth to artificial intelligence a new era of civilization has done with endless possibilities
Computex - Inventing the future of computing technology
現今，最先進的計算能力孕育出人工智慧，開啟了人類文明充滿無限可能的新紀元。
Computex-創造計算技術的未來。
# COMPUTING POWERS CIVILIZATIONS (Video for COMPUTEX 2024 Opening Ceremony)
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04/14 00:00
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第2章-半導體製程與設備
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D045【線上課程】半導體製程整合原理
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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：
- 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。
- 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。
- 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。
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。
8. 持續監控與迭代
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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