R 數據分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

商用大數據分析(附範例光碟)

為了解決R 數據分析的問題，作者梁直青,鍾瑞益,鄧惟元,鍾震耀 這樣論述：

　　過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，希望能透過平鋪直述的方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 本書

特色 　　1. 以最白話的方式說明大數據演算法的內容。 　　2. 提供商管案例做為資料探勘參考。 　　3. 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 　　4. 提供完整程式碼無痛接軌實作。 　　5. 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。  

R 數據分析進入發燒排行的影片

串流媒體服務訂制因素與持續使用意願之研究

為了解決R 數據分析的問題，作者楊佩玲 這樣論述：

近年新冠肺炎疫情在全球蔓延，讓民眾的消費習慣改變，伴隨著訂閱經濟重新崛起，其中訂閱市場上以OTT（Over-The-Top）串流媒體服務最為引領風潮及訂閱成長快速，在串流媒體訂閱制度下的企業是提供以顧客價值為主，努力提升產品的內容品質，如何讓使用顧客的喜好達到滿意，進而持續不斷使用訂閱，企業才能擁有長期穩定的營收損益。 本研究藉由研讀相關文獻探討串流媒體服務訂制因素與持續使用意願之研究時，消費者在內容多元性、即時性、獨創內容、與娛樂性及有用性對於態度與行為意圖的影響，進而是否達到滿意後對於持續使用意願的影響，以問卷調查法進行研究，採用敘述性統計分析、信度分析、皮爾森分析、獨立樣

本t檢定、單因子變異數分析、以及多元迴歸分析等方法，以解釋分析研究的結果。 研究數據分析顯示，訂閱者對於內容多元性、即時性、獨創內容、與娛樂性及有用性的選擇，皆會影響訂閱者對於OTT串流媒體服務的態度及行為，而且訂閱者對於此服務是滿意的，後續有較高的持續使用意願。

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決R 數據分析的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

1U高熱通量伺服器氣冷散熱設計

為了解決R 數據分析的問題，作者李昀瑾 這樣論述：

本研究針對1U (高度44.5 mm) 網路伺服器氣冷式散熱模組進行分析，總高度為29 mm單一晶片發熱量430 W，具極高熱流密度365 kW/m^2，系統內部風流量範圍為5至32 CFM。於有限的空間下藉由多款散熱模組設計，降低熱阻值以提升熱傳效能。研究針對具有熱管及均溫板之散熱模組進行鰭片設計，包括Ｖ型結構、cut-fin設計、熱管排列以及傾角溝槽，並分析各散熱器壓降與熱阻值，在相同風扇功率下與平板式散熱器比較熱阻值。模擬結果得出Ｖ型結構將大幅增加鰭片壓降，相同風扇功率下無法降低散熱器熱阻值，cut-fin設計、熱管排列以及傾角溝槽設計，具有提升熱傳效能並降低壓降的優勢，相同風扇功率下

相較於具有熱管及均溫板之平板式散熱模組有較低的熱阻值。考量機械加工性，最終將具有熱管及均溫板與特殊幾何鰭片所組之cut-fin引流模組進行打樣，置入開放式風洞系統進行性能測試。實驗結果得出cut-fin模組於風扇功率低時，熱阻值較具有熱管及均溫板之平板式模組低9.6%，隨著風扇功率提高熱阻值可降低15.1%，實驗測試與模擬所得熱阻值差異落在11.3%，鰭片壓降差異為9.3%。本研究所提cut-fin模組可有效提升散熱性能並降低風扇功率，研究成果可做為未來高功率網通伺服器散熱模組之參考。