資料探勘一步到位: 原理與分類/聚類演算
學習這門資料探勘課程，資料挖得快又精準！課程將讓你從資料探勘原理到關聯規則的觀念與使用技巧、分類原理的觀念、 分類方法、決策樹、簡單貝式分類、聚類原理的觀念、K-Means、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法。
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「資料探勘Data mining：負責從大量數據中挖掘潛在的模式與趨勢，協助企業制定數據驅動的經營策略與決策。主要責任包括數據清理、處理及分析，使用統計工具和機器學習算法，生成報告以支持業務發展。需具備強大的數據分析能力、編程技能（如Python、R語言）、數據視覺化及跨部門協作能力。熟悉市場趨勢和消費者行為，並具備良好的溝通技巧，以便於向管理層清晰呈現分析結果。面對台灣市場特有的競爭與多元文化挑戰，需靈活應變並具有創新思維。」
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【AI基礎原理與實戰】R語言的統計分析、機器學習與資料探勘
從大數據及AI所引起一波趨勢起，資料分析已成為產業升級與企業發展重要議題或手段之一。
然而資料分析所使用的工具技能中，又以R語言為最多人使用、最易上手的工具。
因此今天推薦的課程，就是建構在R語言上，建立我們AI領域的基礎。
這堂課程我們將會學習到：R語言基礎入門、R語言資料視覺化、R語言的統計分析、非監督式與監督式學習、以及運用R語言做出預測模型。
為了讓大家從基礎觀念開始了解，因此課程初始，將會先介紹R語言，包括：易用性、免費資源的優勢，即其多元化套件與資料式化，甚至R語言的跨程式語言應用的優勢。理解R語言的優點後，課程就會開始待我們建立起R語言的操作環境、基礎語法實際操作演練，即如何使用R語言進行統計分析。接下來就是如何用R語言及其套件將資料與數據圖形化、視覺化，或者將所獲得的資料與數據依據需求進行轉換。學會了語法技術部分，接下來就要進入AI較進階的機器學習；課程將會告訴我們何謂監督式與非監督式學習，如何透過R語言來執行。最後則會進到更難的演算法，如何透過R語言撰寫演算法，甚至建立預測模型。
希望這門課程，有機會讓我們學會統計分析外，更能夠學會基本的資料探勘與機器學習知識技能，能夠提升我們在工作職場中的資料分析能力，甚至協助企業進行決策。
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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
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。
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【2025 最新】Google AI Overviews 是什麼？一次搞懂 AI 搜尋新功能與傳統搜尋差異
Google AI Overviews 是 Google 搜尋引擎於 2025 年推出的最新 AI 功能，透過生成式人工智慧（Generative AI），將原本的文字搜尋升級為「AI 摘要搜尋」。用戶搜尋問題時，系統會自動從多個網頁整合內容，產出一段重點摘要，快速給出答案，極大提升搜尋效率與準確度。
在這篇文章中，我們將完整解析 Google AI Overviews 功能是什麼、它的特色優勢，以及與傳統搜尋的比較，幫助你了解這項 AI 搜尋功能 如何影響未來的資訊獲取方式。
Google AI Overviews 功能亮點｜AI 搜尋體驗新革命
🔍 AI 智能摘要：搜尋結果不再只有連結，而是 AI 幫你讀完網頁並整理出最重要的答案。
⚡ 搜尋效率提升：尤其在查詢複雜、觀念性問題時，AI 可一次整合多個觀點，節省大量閱讀時間。
🧠 生成式AI核心：基於大型語言模型（如 Gemini），模擬人類邏輯與語意理解進行內容彙整。
📱 目前開放地區：美國、英國已正式啟用，台灣用戶仍待後續全球推出。
誰適合使用 Google AI Overviews？應用場景一次看
👩🎓 學生族群：快速搜尋報告資料、整理觀念用法
🧑💼 上班族/創作者：彙整主題資料、準備簡報或內容製作
🧠 懶人查詢：不想點一堆網站，只要重點答案
但若你是做學術研究或必須引述原始資料來源，AI Overviews 並不會標示出每一個資料細節，仍建議搭配傳統搜尋使用。
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