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輕鬆學習R語言：從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力(第三版)

為了解決台大 R語言 課程的問題，作者郭耀仁 這樣論述：

寫作風格簡潔易懂，是初學R語言的首選推薦！ *R4.0起不再將資料框的文字預設為因素向量，在第三版中降低了因素向量的重要性，僅將向量、清單與資料框列為三個必修資料結構。 *第三版更新2018到2021年程式語言排名變化，讀者能觀察到以資料分析為主應用的語言均呈現整體上升趨勢。 　　*一本閱讀起來不那麼生澀的程式語言書籍，讓原本沒有程式基礎但工作上有分析需求的使用者，如：產品經理、商業分析師或行銷企劃人員，能夠輕鬆學會R語言，進而應用到工作中，提升工作效率。 　　*內容簡單扼要，用語平易近人，淺顯易讀，能幫助初學者在最短時間上手R語言。 　　*說明皆同時附程式與輸出結果，即便不跟著執行

程式也能輕鬆掌握。 　　*本書適合從未接觸過R語言、想學習R語言的資料處理與探索性分析的初學者，以及使用過R語言但只是快速應用套件而無法自己撰寫程式解題的初階使用者。  

台大 R語言 課程進入發燒排行的影片

PTT社群網站網民意見之探勘 -以太陽花學運為例

為了解決台大 R語言 課程的問題，作者邱旻翰 這樣論述：

在網路快速發展下，人們習慣在網路上傳遞訊息，而這些訊息背後所隱藏的資訊對於許多人而言非常重要，舉凡個人、企業亦或者是政府等，如何去處理這些大量的訊息就成了很重要的議題。而近年來社群網站的崛起，原先傳遞訊息的結構也趨於複雜，在社群網站上的訊息不一定會是具有結構性的，很可能只是單純一句話。因此許多研究開始針對非結構化的資訊進行探勘，找出其背後所隱含的主題以及針對主題的情緒語意。 本研究中以台大電子佈告欄(PTT)為資料集，並以318 太陽花學運為案例，透過Python 撈取相關資料，將其進行中文斷詞後取出議題中的關鍵字，並以Latent Dirichlet allocation(LDA)找

出文章相關的主題，本研究進一步依此主題特性進行分析與命名。此外並透過情緒語意分析針對主題進行分析，實驗結果顯示，在PTT 中發言的網民大多數是支持學運的態度。

新手村逃脫!初心者的 Python 機器學習攻略(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決台大 R語言 課程的問題，作者郭耀仁 這樣論述：

　　使用 Python 程式語言實作機器學習基礎理論的入門書，均衡涵蓋程式套件應用與理論推導，透過本書讀者能夠按圖索驥，走出機器學習新手村，成功一轉！ 　　 　　❶ 先使用套件現成類別與函式 　　❷ 再認識演算方法理論與推導 　　❸ 最後使用自行定義類別重現   　　本書內容改編自第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Big Data 組冠軍網路系列文章──《 R 語言使用者的 Python 學習筆記》，從系列文章中後段開始改寫，省略了原本 Python 基礎語法、網頁資料擷取（俗稱爬蟲）與 Pandas 的章節，著重在以 NumPy、Matplotlib、Scikit-Learn 入門機器學習

基礎理論的部分，並與作者的實體課程 (台大工商管理學系、台大資工系統訓練班與中華電信學院等資料科學課程) 教材整合編修而成。   　　三大重點 　　❶ 先使用套件現成類別與函式 　　☛NumPy 的 N 維陣列操作與運算 　　☛物件導向風格的 Matplotlib 視覺化 　　☛Scikit-Learn 的五個核心理念 　　☛Keras 的模型建立步驟   　　❷ 再認識演算方法理論與推導 　　☛均方誤差函式 　　☛梯度遞減演算方法 　　☛交叉熵函式 　　☛前向傳播與反向傳播   　　❸ 最後使用自行定義類別重現 　　☛正規方程類別 　　☛梯度遞減類別與 AdaGrad 類別 　　☛羅吉斯迴歸

類別 　　☛深度學習類別

應用Google AdWords大數據平台探討網路搜尋量於3C公司營收與股價表現之相關性

為了解決台大 R語言 課程的問題，作者黃煒嘉 這樣論述：

在近幾年大數據(Big Data)在學術界與產業界是一個熱門的話題之一，如何透過運用大數據資料的分析及趨勢預測來影響當今社會已成為個重要的議題，本研究透過使用Google公司所提供之Google AdWords關鍵字廣告工具來探討網路搜尋量於3C公司營收與股價表現之相關性。首先，透過商業模式畫布來做分析Google 公司後了解此公司之概況及其核心價值；然後，使用藍海策略分析出Google關鍵字廣告與傳統廣告業的差異性及創立新藍海；最後，透過蒐集台灣近兩年關鍵字搜尋量的資料來探討關鍵字搜尋量對個案公司營收與股價表現。本研究探討的企業為HTC、ASUS以及ACER來進行案例分析，並以使用視覺化圖

形的方式來呈現分析結果。由分析結果後顯示出，搜尋量的變化對公司的營收及其股市表現確實有明顯相關影響，這不僅顯示出網路的影響性正在不斷提升，也顯示出大眾平均使用網路的次數是越來越頻繁。透過此研究方式，可以對未來趨勢做預測的動作，也希望能將此方式運用在不同領域上，可以獲得個人投資理財擬定、投資決策、產業景氣以及投資風險警示的詳細調查。