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    2023/10/18

    潛水證照常見問題(一)：是否有有效期限？
    答案是：大多數潛水證照是終身有效的，但為了保持技能和知識，建議定期參與潛水活動。
    證照課程通常包括理論學習（如潛水物理、安全程序）、泳池練習和在開放水域進行的潛水，課程後進行考試。
    潛水證照是一個讓愛好者們進入水下世界的門票。無論你是初次嘗試潛水，還是想要深入探索水下世界，擁有適當的潛水證照都是必不可少的。這些證照不僅是你安全潛水的證明，還能為你提供擴展潛水經驗的機會。在本文中，我們將回答一些關於潛水證照的最常見問題，幫助你更好地了解這個令人著迷的領域。
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    自由潛水怎麼拍？ 拍攝日常 ｜ 水下攝影幕後 ｜ 小琉球 ｜ Underwater on Sony a7III 4K ft. SONY A7III 、 1224G (CC字幕)
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    2023/10/18

    潛水證照好考嗎?常見的潛水證照有哪些?
    潛水證照是一個讓愛好者們進入水下世界的門票。無論你是初次嘗試潛水，還是想要深入探索水下世界，擁有適當的潛水證照都是必不可少的。這些證照不僅是你安全潛水的證明，還能為你提供擴展潛水經驗的機會。在本文中，我們將回答一些關於潛水證照的最常見問題，幫助你更好地了解這個令人著迷的領域。
    常見的潛水證照，它們按照難度和能力等級逐步遞增：
    開放水域潛水員 (Open Water Diver)：
    這是最基本的潛水證照，通常由認證機構（如PADI、SSI、NAUI等）提供。
    學員需完成理論課程、泳池實習和在開放水域進行的數次潛水。
    獲得此證照後，你可以在有潛水導師監督的情況下進行潛水，最大深度通常限制在18米左右。
    高級開放水域潛水員 (Advanced Open Water Diver)：
    這個階段是對開放水域潛水員的進一步培訓，提供更多潛水技能和經驗。
    學員需要完成不同的專業潛水課程，如夜間潛水、導航潛水、深水潛水等。
    在獲得此證照後，你將有更多的潛水選項和深度限制。
    救援潛水員 (Rescue Diver)：
    這個證照的課程著重於培養潛水員的自救和救援技能，使他們能夠應對潛水中的緊急情況。
    學員將學習如何識別問題，進行搜救、急救和CPR等技能。
    救援潛水員證照使你能夠更安全地參與潛水活動，並協助他人。
    專業潛水員 (Divemaster)：
    這是一個更高級別的潛水證照，適合那些想要在潛水業界工作的人。
    專業潛水員將學習如何協助導師，組織潛水活動，以及提供潛水相關的指導。
    這是成為潛水教練的前提，也是深入投入潛水職業的一個階段。
    此外，還有一些更高級別的證照，如潛水教練證照（如PADI Instructor、SSI Instructor）、技術潛水證照（如TDI Advanced Nitrox Diver、PADI Tec 50 Diver）等，這些證照通常需要更多的培訓和經驗。
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    學習精靈

    10/16 00:00

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    [幕後花絮系列]家銘瘋攝影企劃墾丁篇，自由潛水暈浪通通來，拍片製作節目真的不簡單！
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    喵星人

    11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：
    - 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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