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「資料探勘：負責從大量數據中發掘有價值的資訊，以支持業務決策並提升經營效益。主要責任包括制定數據分析策略、使用各種數據探勘技術（如機器學習、統計分析）來識別趨勢與模式，以及撰寫報告以清楚呈現結果。要求具備強大的數據處理能力與編程技能（如Python、R），並熟悉資料庫管理（如SQL）。此外，需具備良好的跨部門協作與溝通技巧，以便有效解釋分析結果並推動改善措施，特別是在快速變動的台灣市場環境中，應對資料完整性與準確性挑戰。」
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    小編

    2022/10/08

    [AI關鍵技能：資料探勘] 一步到位_原理、分類及聚類演算
    這兩週連續介紹兩個AI關鍵技術，本週是另一個關鍵技術「資料探勘」；
    這兩週所分享的機器學習與資料探勘，可以做到的不只是 AlphaGO 所能做到的與人類下棋，更可以擴大應用範圍至網路電商的商品推薦、製造業的自動化製造流程等，所以會被視為關鍵技術。
    本週課程專門針對「資料探勘」來分享；本課程我們可以獲得以下知識技能：資料探勘的原理、關聯規則原理與實務、分類原理、聚類原理、平均聚類演算法、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法等。
    那需要如何依序學習呢？ 課程將分為三大部分進行教學，分別為：資料探勘概論及關聯規則、分類概念與技術、聚類概念與技術。
    第一部分資料探勘部分，老師從學習方法開始分享，讓我們往後接觸時，可以快速掌握；接下來就會定義資料探勘的意義，以了解其重要性。之後，將會帶我們知道目前主要技術有哪些、各自在哪些地方應用、業界常用的專業用語；，在第一部份下半段，會開始學習Apriori 及 FP-Growth 兩種演算法；透過兩種演算法所獲得的資料支持度與信賴度該如何看。
    第二部分及第三部份分別要學分類與聚類概念；將會以演算法帶大家了解分類與聚類演算法；除了演算法的部分是必要的技術外，還會學習如何衡量分類模型準確性、決策樹、屬性選擇指標、屬性分割等。
    這門課程希望參與的學員能夠一次帶領大家學會資料探勘所有觀念及技術。
    推薦課程網址：
    祝您 工作順利、學習愉快
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    [AI關鍵技能：資料探勘] 一步到位_原理、分類及聚類演算
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    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2021/11/24

    4個必學的Pandas套件處理遺漏值資料方法
    本文以Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added( https://www.kaggle.com/sarahjeeeze/imdbfile )」資料集為例，來和大家分享筆者在處理遺漏值(Missing Value)時，常用的Pandas套件方法(Method)。
    Q:Pandas如何探索遺漏值(Missing Value)?
    如果想要探索每一個欄位資料是否有遺漏值(Missing Value)，通常會使用Pandas套件的isnull()方法(Method)來查看，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.isnull())
    Pandas套件的isnull()方法(Method)會將所有欄位資料內容顯示為布林值(Boolean)，只要是遺漏值(Missing Value)就會顯示為True。
    但是這樣並沒有辦法讓我們快速瞭解每個欄位的遺漏值(Missing Value)狀況，這時候就可以搭配使用Pandas套件的sum()方法(Method)，將每個欄位進行加總，瞭解每個欄位的遺漏值(Missing Value)個數，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.isnull().sum())
    由於在Python中，True代表1，False代表0，所以利用Pandas套件的isnull()與sum()方法(Method)，就能夠知道資料集的每個欄位遺漏值(Missing Value)個數。
    Q:Pandas如何檢視遺漏值(Missing Value)?
    探索了每個欄位的遺漏值(Missing Value)個數後，如果想要特別檢視特定欄位的遺漏值(Missing Value)資料內容，就可以利用以下的Pandas套件篩選語法：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df[df.date_added.isnull()])
    以上範例，就是檢視date_added(新增日期)欄位的11筆遺漏值(Missing Value)資料內容。
    Q:Pandas dropna()方法(Method)如何使用?
    Pandas套件提供了dropna()方法(Method)來因應不同的需求，包含：
    1.dropna(how='any')：任一欄位有遺漏值(Missing Value)的資料就移除，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.dropna(how='any'))
    2.dropna(how='all')：所有欄位皆有遺漏值(Missing Value)的資料就移除，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.dropna(how='all'))
    3.dropna(subset=['欄位名稱', ...], how='any')：任一個指定的欄位有遺漏值(Missing Value)的資料就移除，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.dropna(subset=['director', 'date_added'], how='any'))
    4.dropna(subset=['欄位名稱', ...], how='all')：指定的欄位皆有遺漏值(Missing Value)的資料就移除，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    print(df.dropna(subset=['director', 'date_added'], how='all'))
    Q:Pandas fillna()方法(Method)如何使用?
    另一個遺漏值(Missing Value)資料的處理方式，就是填入自訂的值，這時候就能利用Pandas套件的fillna()方法(Method)，指定value關鍵字參數(Keyword Argument)為想要填入的值即可，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['director'].fillna(value='Not Found', inplace=True)
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2021/07/pandas-handle-missing-value.html )網站觀看更多精彩內容。
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    4個必學的Pandas套件處理遺漏值資料方法
    learncodewithmike.com
    [Pandas教學]4個必學的Pandas套件處理遺漏值(Missing Value)資料方法
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    成為 AI 科學家｜資料探勘速成攻略，輕鬆駕馭資料分析與實務應用
    這門課程帶你從數據輸入開始，學習對資料的清洗。清洗儲存完成後，就可以開始著手分析，將分析結果以清晰易懂的圖表或圖形在螢幕或報表上展示。分析方面，還會學到商場上最熱門的關聯性分析，並在 Numpy，Pandas，MatplotLib 等程式庫實作後，學到基本的迴歸預測，資料分類以及分群的原理與技巧。
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    R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
    R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
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