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熱水器評價的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張良均寫的 Python數據分析與挖掘實戰（第2版） 和蔡杏山（主編）的 家裝水電工自學手冊都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自機械工業 和人民郵電所出版 。
輔仁大學 資訊管理學系碩士在職專班 張銀益所指導 黃志嚮的 以計劃行為理論探討使用者使用智能理財之研究 （2021），提出熱水器評價關鍵因素是什麼，來自於智能理財、計劃行為理論、再平衡機制、企業形象、網路社群。
而第二篇論文國立中興大學 應用經濟學系所 楊育誠所指導 張育霖的 消費者對節能標章之願付價格分析-以家用熱水器為例 （2020），提出因為有 節能標章、家用熱水器、聯合分析法、選擇實驗法、願付價格的重點而找出了 熱水器評價的解答。
Python數據分析與挖掘實戰（第2版）
為了解決熱水器評價 的問題，作者張良均 這樣論述：
本書是Python資料分析與挖掘領域的公認的事實標準，第1版銷售超過10萬冊，銷售勢頭依然強勁，被國內100餘所高等院校採用為教材，同時也被廣大資料科學工作者奉為經典。 作者在大資料採擷與分析等領域有10餘年的工程實踐、教學和創辦企業的經驗，不僅掌握行業的最新技術和實踐方法，而且洞悉學生和老師的需求與痛點，這為本書的內容和形式提供了強有力的保障，這是本書第1版能大獲成功的關鍵因素。 全書共13章，分為三個部分，從技術理論、工程實踐和進階提升三個維度對資料分析與挖掘進行了詳細的講解。 第一部分基礎篇（第1～5章） 主要講解了Python資料分析與挖掘的工具和技術理論，包括資料採擷的基礎知識
、Python資料採擷與建模工具、資料採擷的建模過程，以及挖掘建模的常用演算法和原理等內容。 第二部分實戰篇（第6～12章） 通過工程實踐案例講解了資料採擷技術在金融、航空、零售、能源、製造、電商等行業的應用。在案例組織結構上，本書按照“介紹案例背景與挖掘目標→闡述分析方法與過程→完成模型構建”的順序進行，在建模過程關鍵環節，穿插程式實現代碼。最後，通過上機實踐加深對案例應用中的資料採擷技術的理解。 第三部分提高篇（第13章） 重點講解了基於Python引擎的開來源資料挖掘建模平臺（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客戶價值分析為案例，介紹了如何使用該平臺快速搭建資料分析與挖掘工程。
本書不僅提供TipDM這樣的上機實踐環境，而且還提供配套的案例建模資料、Python原始程式碼、教學PPT。 張良均 資深大資料採擷與分析專家、模式識別專家、AI技術專家。有10餘年大資料採擷與分析經驗，擅長Python、R、Hadoop、Matlab等技術實現的資料採擷與分析，對機器學習等AI技術驅動的資料分析也有深入研究。 為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過資料採擷應用與諮詢服務，實踐經驗非常豐富。 華南師範大學、中南財經政法大學、廣東工業大學、西安理工大學、廣西科技大學、重慶交通大學、桂林電子科技大
學等校外碩導或兼職教授。 撰寫了《R語言資料分析與挖掘實戰》《資料採擷：實用案例分析》《Hadoop大資料分析與挖掘實戰》等10餘部暢銷書，累計銷售超過30萬冊。 前言 基礎篇 第1章 資料採擷基礎 2 1.1 某知名連鎖餐飲企業的困惑 2 1.2 從餐飲服務到資料採擷 4 1.3 資料採擷的基本任務 5 1.4 資料採擷建模過程 5 1.4.1 定義挖掘目標 6 1.4.2 數據取樣 6 1.4.3 資料探索 7 1.4.4 數據預處理 8 1.4.5 挖掘建模 8 1.4.6 模型評價 8 1.5 常用資料採擷建模工具 9 1.6 小結
11 第2章 Python資料分析簡介 12 2.1 搭建Python開發平臺 14 2.1.1 所要考慮的問題 14 2.1.2 基礎平臺的搭建 14 2.2 Python使用入門 16 2.2.1 運行方式 16 2.2.2 基本命令 17 2.2.3 資料結構 19 2.2.4 庫的導入與添加 24 2.3 Python資料分析工具 26 2.3.1 NumPy 27 2.3.2 SciPy 28 2.3.3 Matplotlib 29 2.3.4 pandas 31 2.3.5 StatsModels 33 2.3.6 scikit-learn 33
2.3.7 Keras 34 2.3.8 Gensim 36 2.4 配套附件使用設置 37 2.5 小結 38 第3章 資料探索 39 3.1 資料品質分析 39 3.1.1 缺失值分析 40 3.1.2 異常值分析 40 3.1.3 一致性分析 44 3.2 資料特徵分析 44 3.2.1 分佈分析 44 3.2.2 對比分析 48 3.2.3 統計量分析 51 3.2.4 週期性分析 54 3.2.5 貢獻度分析 55 3.2.6 相關性分析 58 3.3 Python主要資料探索函數 62 3.3.1 基本統計特徵函數 62 3.3.2 拓展統計特
徵函數 66 3.3.3 統計繪圖函數 67 3.4 小結 74 第4章 數據預處理 75 4.1 數據清洗 75 4.1.1 缺失值處理 75 4.1.2 異常值處理 80 4.2 資料集成 80 4.2.1 實體識別 81 4.2.2 冗餘屬性識別 81 4.2.3 數據變換 81 4.2.4 簡單函數變換 81 4.2.5 規範化 82 4.2.6 連續屬性離散化 84 4.2.7 屬性構造 87 4.2.8 小波變換 88 4.3 數據歸約 91 4.3.1 屬性歸約 91 4.3.2 數值歸約 95 4.4 Python主要資料預處理函數 9
8 4.5 小結 101 第5章 挖掘建模 102 5.1 分類與預測 102 5.1.1 實現過程 103 5.1.2 常用的分類與預測演算法 103 5.1.3 回歸分析 104 5.1.4 決策樹 108 5.1.5 人工神經網路 115 5.1.6 分類與預測演算法評價 120 5.1.7 Python分類預測模型特點 125 5.2 聚類分析 125 5.2.1 常用聚類分析演算法 126 5.2.2 K-Means聚類演算法 127 5.2.3 聚類分析演算法評價 132 5.2.4 Python主要聚類分析演算法 133 5.3 關聯規則 135
5.3.1 常用關聯規則演算法 136 5.3.2 Apriori演算法 136 5.4 時序模式 142 5.4.1 時間序列演算法 142 5.4.2 時間序列的預處理 143 5.4.3 平穩時間序列分析 145 5.4.4 非平穩時間序列分析 148 5.4.5 Python主要時序模式演算法 156 5.5 離群點檢測 159 5.5.1 離群點的成因及類型 160 5.5.2 離群點檢測方法 160 5.5.3 基於模型的離群點檢測方法 161 5.5.4 基於聚類的離群點檢測方法 164 5.6 小結 167 實戰篇 第6章 財政收入影響因素分析及
預測 170 6.1 背景與挖掘目標 170 6.2 分析方法與過程 171 6.2.1 分析步驟與流程 172 6.2.2 資料探索分析 172 6.2.3 數據預處理 176 6.2.4 模型構建 178 6.3 上機實驗 184 6.4 拓展思考 185 6.5 小結 186 第7章 航空公司客戶價值分析 187 7.1 背景與挖掘目標 187 7.2 分析方法與過程 188 7.2.1 分析步驟與流程 189 7.2.2 資料探索分析 189 7.2.3 數據預處理 200 7.2.4 模型構建 207 7.2.5 模型應用 212 7.3 上機實
驗 214 7.4 拓展思考 215 7.5 小結 216 第8章 商品零售購物籃分析 217 8.1 背景與挖掘目標 217 8.2 分析方法與過程 218 8.2.1 資料探索分析 219 8.2.2 數據預處理 224 8.2.3 模型構建 226 8.3 上機實驗 232 8.4 拓展思考 233 8.5 小結 233 第9章 基於水色圖像的水質評價 234 9.1 背景與挖掘目標 234 9.2 分析方法與過程 235 9.2.1 分析步驟與流程 236 9.2.2 數據預處理 236 9.2.3 模型構建 240 9.2.4 水質評價 24
1 9.3 上機實驗 242 9.4 拓展思考 242 9.5 小結 243 第10章 家用熱水器用戶行為分析與事件識別 244 10.1 背景與挖掘目標 244 10.2 分析方法與過程 245 10.2.1 資料探索分析 246 10.2.2 數據預處理 249 10.2.3 模型構建 260 10.2.4 模型檢驗 261 10.3 上機實驗 262 10.4 拓展思考 264 10.5 小結 265 第11章 電子商務網站使用者行為分析及服務推薦 266 11.1 背景與挖掘目標 266 11.2 分析方法與過程 267 11.2.1 分析步驟與流程
267 11.2.2 數據抽取 269 11.2.3 資料探索分析 270 11.2.4 數據預處理 279 11.2.5 構建智慧推薦模型 283 11.3 上機實驗 291 11.4 拓展思考 293 11.5 小結 293 第12章 電商產品評論資料情感分析 294 12.1 背景與挖掘目標 294 12.2 分析方法與過程 295 12.2.1 評論預處理 296 12.2.2 評論分詞 297 12.2.3 構建模型 303 12.3 上機實驗 315 12.4 拓展思考 316 12.5 小結 318 提高篇 第13章 基於Python引擎的
開來源資料挖掘建模平臺（TipDM） 320 13.1 平臺簡介 321 13.1.1 範本 321 13.1.2 資料來源 322 13.1.3 工程 323 13.1.4 系統元件 324 13.1.5 TipDM資料採擷建模平臺的當地語系化部署 326 13.2 快速構建資料採擷工程 327 13.2.1 導入數據 329 13.2.2 配置輸入源元件 331 13.2.3 配置缺失值處理元件 332 13.2.4 配置記錄選擇元件 334 13.2.5 配置資料標準化元件 334 13.2.6 配置K-Means元件 336 13.3 小結 339
為什麼要寫這本書 LinkedIn通過對全球超過3.3億用戶的工作經歷和技能進行分析後得出，在目前炙手可熱的25項技能中，資料採擷人才需求排名第一。那麼資料採擷是什麼呢？ 數據挖掘是從大量資料（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關係、模式和趨勢，並用這些知識和規則建立用於決策支援的模型，提供預測性決策支援的方法、工具和過程。資料採擷有助於企業發現業務的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，因此，資料採擷已成為企業保持競爭力的必要方法。 與國外相比，我國資訊化程度仍不算高，企業內部資訊也不完整，零售、銀行、保險、證券等行業對資料採擷的應用還不太理想。但隨
著市場競爭的加劇，各行業對數據挖掘技術的需求越來越強烈，可以預計，未來幾年各行業的資料分析應用一定會從傳統的統計分析發展到大規模的資料採擷應用。在大資料時代，資料過剩、人才短缺，資料採擷專業人才的培養將離不開專業知識和職業經驗積累。所以，本書注重資料採擷理論與項目案例實踐相結合，讓讀者獲得真實的資料採擷學習與實踐環境，更快、更好地學習資料採擷知識並積累職業經驗。 總的來說，隨著雲時代的來臨，大資料技術將具有越來越重要的戰略意義。大資料已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，人們對於海量資料的運用將預示著新一輪生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大資料分析技術將説明企業用戶在
合理的時間內攫取、管理、處理、整理海量資料，為企業經營決策提供積極幫助。 大資料分析作為資料存儲和挖掘分析的前沿技術，廣泛應用於物聯網、雲計算、移動互聯網等戰略性新興產業。雖然目前大資料在國內還處於初級階段，但是其商業價值已經顯現出來，特別是有實踐經驗的大資料分析人才更是各企業爭奪的焦點。為了滿足日益增長的大資料分析人才需求，很多高校開始嘗試開設不同程度的大資料分析課程。“大資料分析”作為大資料時代的核心技術，必將成為高校數學與統計學專業的重要課程之一。
以計劃行為理論探討使用者使用智能理財之研究
為了解決熱水器評價 的問題，作者黃志嚮 這樣論述：
隨著資訊科技日益成熟，金融科技公司與金融機構瞄準投資顧問服務的潛在市場，研發AI智能理財機器人（Robot-Advisor）。根據台灣金融管理委員會統計從台灣機器人理財業務開辦至2020年1月，台灣投資人使用智能理財機器人進行投資僅新台幣7.1億與美國2018年統計已突破2000億美元相差甚遠（高敬原,2020）。由此可知，台灣智能理財機器人沒有形成一定的市場規模。因此，本研究針對台灣使用者探討智能理財機器人的特點、服務業者形象等因素對台灣投資人使用智能理財機器人的影響性。故本研究以台灣使用者使用理財機器人為出發點，探討台灣使用者選擇使用理財機器人之因素。本研究以計劃行為理論作為理論基礎，採
用網路問卷調查法，並從智能理財機器人特點及相關文獻整理出研究構面，包含：企業形象、網路社群、使用者態度、主觀規範、投資再平衡機制、知覺行為控制、使用意願等7個構面，提出6個假設，共57個問項。問卷調查對象為有儲蓄或理財經驗一般民眾。本研究問卷共回收636份有效問卷，並使用PLS統計軟體分析回收的數據，研究結果顯示，企業形象、網路社群、投資再平衡機制等構面，透過使用者態度、主觀規範、知覺行為控制構面皆會正向影響使用者使用智能理財機器人之使用意願。
家裝水電工自學手冊
為了解決熱水器評價 的問題，作者蔡杏山（主編） 這樣論述：
家裝水電工自學手冊是一本介紹家裝水電工技能的圖書，主要內容有家裝水電工電氣基礎、家裝水電工常用工具及使用、住宅配電電器與電能表、住宅給水管道的規劃與安裝、住宅排水管道的規劃與安裝、水閥水錶和水龍頭的結構與拆卸安裝、洗菜盆浴室櫃和馬桶的安裝、淋浴花灑浴缸和熱水器的安裝、住宅配電線路的規劃設計、明裝敷設電氣線路、暗裝敷設電氣線路、開關插座的安裝與接線、燈具浴霸的安裝與接線、弱電線路及門禁系統的安裝與接線。本書具有起點低、由淺入深、語言通俗易懂，並且內容結構安排符合學習認知規律。本書適合家裝水電工的自學圖書，也適合職業學校電類專業的家裝水電工教材。 作者：蔡杏山，電工電子領域專家，暢銷書作者。
曾做過十多年的教師，先後在3所不同的大、中專院校任教，教過培訓班、中專和高職層次的學生，所授課程有電子技術基礎、收錄機、電視機、錄像機、VCD影碟機、攝錄像機、電子線路、電子測量儀器、電工技術、PLC技術、變頻技術等。2008年以後工作重心放在圖書寫作上，編著的各類電工電子類圖書超過100本，近幾年來開卷統計，其電工電子類圖書全國銷量總碼洋常年排在前三列，並創單本銷量10萬冊以上的好成績。其編著的圖書圖文並茂、通俗易懂，實用性強且內容豐富，書中的知識與技能解說詳細，特別適合初、中層次的讀者自學，曾有讀者這樣評價「買過很多相同內容的書，都看得模糊，而看了蔡老師的書一下子就明白了，是我理解能力突然
提高了，還是咋的！」
消費者對節能標章之願付價格分析-以家用熱水器為例
為了解決熱水器評價 的問題，作者張育霖 這樣論述：
在住宅能源消耗增長趨勢的大背景下，家庭節能相關議題與碳排放逐漸成為各領域學者們關注的焦點。本研究將消費者對家用熱水器之潛在偏好分解為不同屬性，接著應用聯合分析法中的選擇實驗法進行問卷設計。透過網路問卷的形式發送，消費者有效問卷共回收416份，最後透過隨機效用函數，以多元羅吉特模型實證推估消費者各屬性水準之願付價格。 研究結果發現，能源類型屬性水準為天然氣的情況下，消費者之願付價格為最高(6201.22元)；其次為有通過節能標章認證之屬性水準，消費者願意支付4686.93元來購買通過認證之產品。並且在加入社經變數後，發現天然氣熱水器之部分，願付價格變動隨著年齡的增長約增加19%；隨著理解
程度的提升，願付價格變動約增加74%。節能標章認證的部分，願付價格變動隨著年齡的增長約減少40%，隨著理解程度的提升，願付價格變動約增加182%。