r資料轉矩陣的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦何宗武寫的 財經時間序列預測:使用R的計量與機器學習方法 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和深智數位所出版 。
世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 廖鴻圖所指導 鄭雁庭的 以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究 (2022),提出r資料轉矩陣關鍵因素是什麼,來自於推敲可能性模型、網紅經濟、購買意願、廣告態度、論點品質。
而第二篇論文世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 郭明煌所指導 古勝年的 消費者5G資費方案選擇性之分析研究 (2022),提出因為有 資費方案、5G、行銷策略的重點而找出了 r資料轉矩陣的解答。
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資料轉矩陣 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。
以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究
為了解決r資料轉矩陣 的問題,作者鄭雁庭 這樣論述:
因應新冠疫情,網路購物的需求越來越高,而美妝保養品的網路購物市場也 越來越成熟,消費者在網路上購買美妝保養品的意願也越來越高而現行的網路行 銷方式越來越多。而現行的網路行銷的方法很多樣化,本研究試圖以推敲可能性 理論模型來研究探討當有網紅或是KOL介入作為周邊線索時,會如何影響消費者 的廣告態度以及購買意願。網紅或是KOL的影響力是否會影響高涉入及低涉入消 費者的廣告態度及購買意願呢? 本研究採用問卷調查法,發放時間為2022年6月3日至2022年6月16日,以 Instagram的限時動態廣告作為廣告曝光的媒介,利用新創保養品品牌-影響因子 的精華液作為操弄產品,使用推敲可能性理論模
型作為研究方法來分析中央路徑 及周邊路徑對於高涉入和低涉入消費者的交互作用及影響。先以測試問卷測量出 強論點品質及弱論點品質後,在正式問卷合作三位網紅作為周邊路徑的網紅代 言,共發放問卷445份,回收篩選有效問卷385份。問卷調查完後有連結可以連到 品牌的官方網站進行下單,而最後分析實際轉換效果。 本研究採用SPSS統計軟體進行敘述性統計分析、信度分析、Bartlett的球形檢 定、總變異量分析、變異數分析、迴歸分析。結果顯示:高涉入受試者在接收強 論點品質的訊息時廣告態度的合意度會比弱論點品質高,但購買意願沒有顯著的 差別;低涉入受試者對於網紅代言的產品廣告態度沒有顯著性的差別,但購買意
願卻是有顯著性地高;當有周邊路徑的網紅代言時能夠提高購買意願。在實際轉換的數據顯示,實際下單購買的低購買意願消費者,皆受到網紅代 言的影響。而下單率最高的模組是接收到好的廣告論點品質的高涉入受試者,因 此品牌在操弄廣告時,可以考慮下單率最高的這個模組,針對高涉入的消費者給 予好的廣告內容來增加購買意願。
Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決r資料轉矩陣 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量:限量300包 咖啡風味:花神+黃金曼特寧 研磨刻度:40刻度 填充刻度:10g 製造/有效日期,18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。 1:強調Python語法內涵與精神。 2:用精彩程式實例解說
。 3:科學與人工智慧知識融入內容。 4:章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識: ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,
市面上許多書籍的缺點是: ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足,應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識: ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引,未來可以隨時查閱
消費者5G資費方案選擇性之分析研究
為了解決r資料轉矩陣 的問題,作者古勝年 這樣論述:
在電信產業中世代的進步,已由4G進步到5G,擴展至今已普及5G基地建設。在各家電信業者投入大量資本在5G中,又在NCC建議下制訂出資費方案,對於提高消費者使用5G資費方案。本研究透過彙整相關文獻,挑選各大電信資費方案制訂對於消費者轉換5G意願,再進一步探討消費者轉換5G受何種負面的影響。 本論文採取Google問卷調查法,於2022年05月18日至2022年06月08日,以網路問卷進行問卷填答,總共回收有效樣本306份。本論文採用SPSS軟體進行驗證,由基本人口統計分析、信度分析、因素分析、相關分析,最後再將感知價值與基本人口統計兩者交叉分析,研究出T電信在轉換5G升級轉換程度上,大幅
領先各家電信。本研究進一步分析在各大電信修正行銷策略下,造成了感知犧牲只有微幅負面影響,有影響5G轉換意願不大,並且探討出網路速度及流量對於消費者使用意願都有正面影響。 最後,本論文將各種影響感知價值構面加以分析,給予建議給業者些許理論面和實際面的建議。