日本數據分析的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

日本數據分析的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦(日)柏木吉基寫的 如何用數據解決實際問題 可以從中找到所需的評價。

輔仁大學 資訊管理學系碩士班 林文修、林湘霖所指導 蘇祐的 區塊鏈技術在台灣二手車市場應用之實證研究 (2022),提出日本數據分析關鍵因素是什麼,來自於區塊鏈、二手車、以太坊、智能合約。

而第二篇論文東海大學 景觀學系 吳佩玲所指導 張玟豫的 探討發展都市農園於改善熱島效應-以旱溪為例 (2021),提出因為有 都市農園、永續性、都市熱島效應、城市綠網、人地關係、全球暖化的重點而找出了 日本數據分析的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了日本數據分析,大家也想知道這些:

如何用數據解決實際問題

為了解決日本數據分析的問題,作者(日)柏木吉基 這樣論述:

數據真的有用嗎?如何從龐雜的數據中提取對自己有用的信息?如何釐清多種數據關係,鎖定問題的關鍵?如何用數據呈現客觀事實,使自己的觀點更富邏輯和說服力? 用數據解決實際問題的能力,已經成為大數據時代人人必備的硬實力之一。本書摒棄了複雜的統計學原理和數學公式,緊密貼合多種工作場景,介紹了一整套簡單實用又立竿見影的方法和流程。根據本書的方法,即使沒有專業背景,也能輕鬆實現數據分析與解決問題的完美融合。 如果你想發揮數據的優勢,想用數據傳達重要信息、創造更多價值,本書可以助你一臂之力,幫助你提升競爭力,獲得話語權! 柏木吉基,日本數據分析實戰專家及資深培訓師,數據&故事公司總裁。畢

業於慶應義塾大學,后在美國獲得MBA學位。曾在日產公司工作十余載,專門負責為高端決策層提供參考和支持,他獨創的數據分析工具受到全球總裁首肯,在實際工作中取得了卓越業績。 柏木吉基先生主張用最基本方法分析數據,通過具有內在邏輯的故事展現解決問題的過程。他于2014年創立數據&故事公司,為諸多日本諸多企業和地方政府提供高水平的數據分析培訓,其方法因簡單實用和卓見成效而廣受好評。 序 章 我在日產學到了什麼 1 第1 章 解決問題,你需要“流程” 11 第2 章 分解資料,找到“問題的關鍵” 37 第3 章 採用交叉視點,鎖定“原因” 87 第4 章 制定對策,要依據“方程式”

 129 第5 章 用數據講故事 165 後 記 193 出版後記 195  

日本數據分析進入發燒排行的影片

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音樂來源 -
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區塊鏈技術在台灣二手車市場應用之實證研究

為了解決日本數據分析的問題,作者蘇祐 這樣論述:

近年來的二手車市場交易量皆比新車市場高的多,且每年逐漸上升,此市場日益壯大,價格機制卻還是相當混亂,相當不透明,故此本研究以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題為發想,設計一套網頁系統,以以太坊區塊鏈為系統底層,且成立一個二手車聯盟來管理該系統,有意願加入此系統的車主需將車輛移至與聯盟配合之檢修場,在確認資料無誤後,聯盟會將該車輛的資料上傳至區塊鏈系統上,以供系統參與者查閱。 本研究透過設計區塊鏈系統進行實作實驗,依據區塊鏈的不可篡改性來用以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題,並使用Node.js SDK工具提供網頁客戶端,模擬車輛資料上傳的流程,最後提出三項實驗數據以檢驗新的系統架構設計適確性

,以及檢驗資料的正確性。實驗結果顯示,本研究所提出之二手車區塊鏈系統確實可改善二手車市場資訊不對稱的問題,藉由區塊鏈的不可篡改性,讓資料上傳後就無法修改,就算覆蓋過去鏈上也都能查到相對的紀錄,確保鏈上資料的正確性,讓其餘參與者在系統上查閱時,能夠信任這份資料,進一步改善過去消費者只能以車主所提供之資料作為參考,讓二手車市場資訊更加透明,進一步提高消費者對市場的滿意度及忠誠度。

探討發展都市農園於改善熱島效應-以旱溪為例

為了解決日本數據分析的問題,作者張玟豫 這樣論述:

台灣地狹人稠,人口和產業朝向都市集中的趨勢更為明顯,都市化程度已高達 79.9%。行政院經濟建設委員會所建構的「台灣永續發展指標系統」中也特別區分出都市台灣 (Urban Taiwan) 的體系,足見都市的發展攸關整體環境的永續性。美國亞利桑那州立大學聯合全球各地的大專機構,透過大數據的蒐集,計量倘若全球各城市全面實施都市農業,每年可生產多達1.8億噸糧食,也可以緩解都市熱島效應,本研究針對都市農園之永續發展以旱溪的鳥竹圍公園為例進行設計,藉由台中市政府推行的綠美化政策提升人均綠地面積,針對旱溪周遭綠地與裸地和公園尋找適合的場地,研究工具應用都市設計審議綠化量得降溫有效的計算,對都市熱

島效應的了解,從一個綜觀的角度來檢視都市的發展是否符合環境永續性的要求,包括能源使用、水泥化程度、綠覆率、水循環和空氣污染等。若能在都市閒置土地增加農園,便能為當地帶來糧食生產與經濟效益,易能減緩都市熱島效應。