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邱志威
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2022/01/07
資料清理與型態調整:資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後,到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理,稱為是「資料前處理(Data Preprocessing)」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃,不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入,也有人把這個過程稱為 ETL (Extract-Transform-Load) 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取(extract)、轉置(transform)、載入(load)至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程,Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
https://tw.alphacamp.co/blog/data-processing-and-data-cleaning
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2021/12/20
資料分析師需要具備哪些軟實力?3 個例子更加瞭解資料分析工作
資料分析的目標是從眾多數據中,萃取出有價值的資訊,為決策提供重要參考,以支撐業務的發展。其中的價值包含但不限於:
1. 資訊在 BI 平台的即時展現
2. 特定主題的深度分析報告
3. 算法策略 ( 例如 Facebook/Youtube 的推薦)
不論你要產出上述哪一種結果,數據都是最基本的元素。如果做過實證分析的話,相信多少都體驗過找數據的痛苦。好不容易找到需要的資料,便一股腦地開心丟進模型中跑。但再深入想想,你所找到的這些數字,是如何產出的?背後的篩選邏輯是什麼?即便數據是來自具有公信力的大型機構公布的,但這些數據符合你分析資料的目的嗎?
幸運的是,在一家企業中,原始數據通常會由數據倉儲團隊來負責儲存,不必到處亂找。但相對的,你必須深入了解數據是怎麼儲存的、邏輯是什麼,才能更好地使用這些數據進行分析。
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03/13 00:00
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什麼是模型建立器且其如何運作? - ML.NET
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03/11 10:13
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軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師、技術副理,經手許多金控及公家機關等開發專案。
現任 緯育TibaMe Java雲端服務開發技術養成班、前端工程師專業技術養成班等5大就業養成班授課講師
Reds老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師,軟體專案主管。擁有半導體、政府、中小型企業軟體專案開發與維護經驗,包含台灣惠普(HP)、民航局、神腦…等。
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