機器學習線性迴歸模型與實踐應用
本文探討機器學習中線性迴歸的應用，包含基礎函式迴歸處理非線性關係、正則化技術避免過擬合，並以學習曲線輔助模型評估。文章也涵蓋機器學習基礎概念、監督式與非監督式學習、特徵工程等，並以 Scikit-learn 和 TensorFlow 等工具進行實踐。
資料科學
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Pandas效能最佳化：精選技巧與實務應用
本文探討如何最佳化 Pandas 效能，涵蓋避免 object 型別、PyArrow 整合、向量化操作、記憶體管理等導向，提供實務技巧與程式碼範例，協助開發者提升資料處理效率並降低錯誤風險。
資料科學統計學核心概念解析
本文探討統計學在資料科學中的核心概念與應用，涵蓋探索性資料分析、假設檢定、迴歸分析、分類別方法以及無監督學習等關鍵技術，並佐以 Python 與 R 語言程式碼範例，闡述資料結構、型別與統計方法的實務應用，旨在提供資料科學家全面的統計學知識體系，以提升資料分析的準確性和洞察力。
表格資料轉圖形結構與遊戲推薦系統
本文探討如何將表格資料轉換為圖形結構，並使用 Python 的 igraph 函式庫建立和分析圖形。文章涵蓋了探索鄰近節點屬性、分析屬性分佈、尋找特定鄰近節點等內容，並以 Steam 遊戲資料為例，示範如何從關聯式資料函式庫轉換至圖形資料函式庫，最終建立一個根據圖形資料的遊戲推薦系統。
Pandas 時序資料處理：日期選擇、時區與重樣化技巧
本文探討 Pandas 在時序資料處理中的關鍵技巧，涵蓋日期時間選擇、時區轉換和重樣化操作。文章以實際案例展示如何使用 Pandas 處理不同頻率的時序資料，包含下采樣、上取樣以及缺失值填補等操作，並結合丹佛犯罪資料集進行實務演練，提供讀者在時間序列分析方面的實用。
Python資料結構與清單推導式應用
本文探討 Python 中 List、Tuple 和 Dictionary 三種核心資料結構，並結合實際程式碼範例，講解其基本操作、特性與應用場景。此外，文章也介紹了清單推導式的使用方法，以及如何運用 Python 進行文字檔和 CSV 檔的讀寫，展現資料處理技巧在資料科學中的重要性。
提升資料品質與可靠性發展趨勢
本文探討資料品質與可靠性的未來發展趨勢，涵蓋資料團隊的多樣化發展、自動化的重要性，以及資料網格和分散式環境的影響。隨著資料應用場景的擴充套件，資料可靠性工程師和資料設計師等新角色應運而生。自動化在資料品質提升方面扮演著關鍵角色，可應用於資料攝取、測試和檔案生成等環節。此外，資料網格的去中心化架構和分散式系統的應用也將帶
Pandas合併DataFrame物件技術解析
本文探討 Pandas 中 pd.merge 的使用方法，以及如何合併 DataFrame 物件。文章涵蓋了合併方法的選擇、多鍵值合併、合併關係的驗證等方面，並以實際案例說明如何使用 pd.merge 函式進行高效的資料合併操作。同時也比較了 pd.merge 與 pd.DataFrame.join
Python NumPy 陣列操作與效能分析
本文深入探討 Python NumPy 陣列的建立、操作、統計函式應用以及效能分析。涵蓋了陣列重塑、多維陣列、向量化運算、常用統計函式以及與 Python 內建函式的效能比較，並提供記憶體使用量分析和隨機數字生成方法，適合資料科學和高效能運算的學習。
掌握 Hugging Face Datasets 與開源大語言模型的應用
本文探討如何運用 Hugging Face 的 Datasets 函式庫載入不同格式的資料，包含文字、CSV 和 JSON 檔案，並示範如何有效地分割資料集。同時，也將介紹如何使用 Inference API 呼叫開源大語言模型，為您的資料科學專案奠定堅實基礎。
機器學習專案生命週期與 EDA 完整
本文深入探討機器學習專案生命週期中 EDA 的關鍵步驟，涵蓋資料收集、清理、探索、視覺化和分析，並使用 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 工具進行實際操作，提供程式碼範例和圖表說明，有效協助讀者理解並應用 EDA 技術於機器學習專案中。
Python資料清理與視覺化分析技巧
本文探討 Python 資料清理與視覺化技術，涵蓋缺失值處理、直方圖、KDE 圖、Seaborn 進階視覺化以及 pandas 資料重塑技巧。文章以實際案例示範如何使用 pandas 與 Seaborn 處理和分析資料，包含程式碼說明與圖表解讀，幫助讀者掌握資料分析的關鍵步驟。
資料串流處理與資料品質管理
本文探討了資料串流處理中的資料品質管理，比較了 AWS Kinesis 和 Apache Kafka 兩種串流處理技術，並深入研究了資料正規化的過程，包括處理異質資料來源、結構檢查、型別強制轉換以及歧義處理等方面。文章提供了程式碼範例和圖表說明，並展望了未來研究方向。
時間序列與叢集分析應用於商業預測
本文探討時間序列分析和叢集分析在商業預測中的應用。時間序列分析部分重點介紹ARIMA模型的建立、評估和預測，並結合視覺化工具比較預測值與實際銷量。叢集分析部分則以K-Means演算法為例，演示如何識別目標客戶群體，為精準行銷提供資料支援。
美國各縣死亡率線性迴歸分析與模型探索
本文針對美國各縣死亡率資料集進行線性迴歸分析，探討死亡率與五年趨勢之關係。文中涵蓋資料準備、探索性資料分析、模型選擇、超引數調整、交叉驗證及模型評估等關鍵步驟，並提供 Python 程式碼範例與結果分析，探討模型改進方向。
機器學習：支援向量機的核心原理與運作基礎
支援向量機的核心原理與運作基礎 支援向量機（Support Vector Machines，SVM）是機器學習中最優雅的演算法之一。在開始探討之前，我們需要理解超平面（hyperplane）這個核心概念。形式上，超平面是 n 維空間中的 n-1 維子網路。這聽起來複雜，但實際上相當直觀：
Pandas資料分析核心技術
本文深入探討 Pandas 資料分析的核心技術，包含 DataFrame 和 Series 的建立、操作、運算、篩選、去重及唯一性檢查等，並輔以程式碼範例和圖表說明，幫助讀者快速掌握 Pandas 的應用技巧。
Python 時間資料處理：Timedelta、DateOffset 與 PyArrow 應用
本文探討 Python Pandas 函式庫中處理時間資料的技巧，涵蓋 Timedelta 與 DateOffset 的運用，並介紹如何結合 Apache Arrow 提升時間資料處理效率，同時解析 Decimal 資料型別的精確計算應用與 pandas 中 object 型別的陷阱及應對策略，以及如何使用
克服網路視覺化困境與關聯網路模型應用
本文探討大規模網路視覺化的「毛球」現象困境，並提出兩種解決策略。首先，介紹透過聚焦特定節點子集來創建子圖，從而將混亂的整體結構簡化為可解讀的局部關係。其次，正式引入「關聯網路」（或稱二分圖）模型，此模型能有效處理如演員與電影、作者與論文等多對多關係。文章最後說明如何運用 NetworkX
提升資料可靠性與品質的策略
本文探討提升資料可靠性與資料品質的策略，涵蓋資料品質監控、資料血緣分析、機器學習應用、資料網格架構、資料即產品概念、自動化資料治理等導向，並提供實踐案例與程式碼範例，闡述如何開發可靠的資料系統及資料管線，確保資料的準確性、完整性及一致性，以提升企業決策和營運效率。
網路視覺化佈局優化：社群與殼層佈局策略
本文探討兩種優化網路視覺化的進階佈局策略。首先，文章闡述如何利用社群偵測演算法的結果，對圓形佈局中的節點進行重新排序，將同一社群的節點相鄰排列，以減少邊的交叉，從而更清晰地呈現社群結構。其次，介紹了殼層佈局（Shell
Pandas 資料探索：預覽、篩選、切片與統計分析技巧
本文深入探討 Pandas 資料探索技巧，涵蓋資料預覽、篩選、切片、統計分析等導向，使用 `head()`、`tail()`、`sample()`、`loc[]`、`describe()`、`value_counts()` 等 Pandas
商業模式與客戶終身價值應用
本文探討客戶終身價值（CLV）在不同商業模式（如電子商務、訂閱制、B2B、SaaS 和零售業）中的應用，並深入研究各種 CLV 預測模型，包括簡易模型、歷史模型、預測模型（如迴歸模型、機率模型、機器學習模型）以及生存分析模型，以協助企業更精確地評估客戶長期價值，並制定有效的客戶取得和保留策略。
Pandas時間序列重取樣與缺失值處理
本文介紹如何使用 Pandas 處理時間序列資料，包含降取樣、升取樣以及缺失值處理技巧。涵蓋`resample`、`ffill`、`bfill`、`interpolate`等方法，並以實際案例示範如何分析犯罪資料和感測器資料，以及如何避免使用`dtype=object`提升效能。
資料驅動決策與資料科學生命週期：從理論框架到企業實踐的完整指南
深入探討資料驅動決策的理論基礎與實務框架,從組織文化建立到技術架構設計的完整路徑。系統性闡述資料科學生命週期的六大階段:問題定義、資料採集、資料準備、探索性分析、模型開發、部署監控,並提供每個階段的最佳實踐與常見陷阱。探討資料轉換的 ETL 流程、視覺化設計原則、深度學習模型部署、邊緣運算架構,以及資料敘事的溝通技巧。透過台灣零售業、製造業、金融業的實際案例,展示如何建構端到端的資料驅動決策體系,並提供 Python 完整實作範例。
Python 結合 LLM 與 NLP 函式庫技術實作資料擷取
本文探討如何結合大語言模型（LLM）和 Python NLP 函式庫，例如 NLTK 和 spaCy，來有效地進行資料擷取和分析。LLM 擅長理解文字模式和結構，而 Python NLP 函式庫提供高效且可定製的工具，兩者結合能提升資料擷取的準確性和效率。
機器學習資料集建構與最佳實務
本文探討機器學習資料集的建構原則，涵蓋理想資料集的特性、資料集建構的挑戰、資料為本的機器學習方法，以及邊緣 AI 的資料需求評估與實務操作。文章強調領域專業知識與資料集的密切關係，並提供實用的資料需求評估工作流程和程式碼範例，以協助開發者建立高品質的資料集，提升機器學習模型的效能。
資料收集清理與日誌API感測器資料處理
本文探討資料科學中資料收集與清理的關鍵步驟，涵蓋應用日誌、API 資料和感測器資料的特性與挑戰，並提供 Python 程式碼範例說明如何處理不同型別的資料。同時，文章也探討資料清理的技術，包括異常值移除、特徵評估、標準化、資料重構、時區轉換和型別轉換，以及批次處理和串流處理的比較。
資料科學驅動公共衛生創新：從學術先驅到產業實踐的完整指南
深度探討資料科學在公共衛生領域的革命性應用,從學術界的開創性研究到產業界的成功實踐。本文系統性介紹資料科學、人工智慧、大數據技術領域的先驅人物與其貢獻,並透過 Netflix、沃爾瑪、星巴克等跨產業的資料驅動決策案例,展示如何運用機器學習、預測分析等技術優化公共衛生服務、提升醫療資源配置效率,為台灣公共衛生政策制定與醫療產業數位轉型提供實務參考。