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儲熱式電熱水器評價的問題，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） 和左然 等（主編）的 可再生能源概論（第2版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自機械工業 和機械工業所出版 。
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），提出儲熱式電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。
而第二篇論文建國科技大學 電機工程系暨研究所 金原傑所指導 劉興竹的 電器產品使用年限之研究 （2018），提出因為有 電器產品、使用年限、退化失效的重點而找出了 儲熱式電熱水器評價的解答。
Python數據分析與挖掘實戰（第2版）
為了解決儲熱式電熱水器評價 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
為了解決儲熱式電熱水器評價 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。
可再生能源概論（第2版）
為了解決儲熱式電熱水器評價 的問題，作者左然 等（主編） 這樣論述：
普通高等教育「十一五」 規划教材。可再生能源通常是指對環境友好、可以反復使用、不會枯竭的能源或能源利用技術，包括太陽能熱利用、太陽電池、生物質能、風能、小水能、潮汐能、海浪能、地熱能、氫能、燃料電池等。《普通高等教育”十一五” 規划教材:可再生能源概論(第2版)》對上述相關知識進行了較為系統的介紹，重點介紹了各種可再生能源技術的基本原理和開發利用的方式，簡要介紹了目前國內外可再生能源開發利用的現狀和最新進展。此外，在第1版基礎上，第2版新增加了儲能技術一章。《普通高等教育”十一五” 規划教材:可再生能源概論(第2版)》適合作為理工科大學的教材，也可用作研究生參考教材。對於從事可再生能源技術研發
的相關科技人員，《普通高等教育”十一五” 規划教材:可再生能源概論(第2版)》也具有重要的參考價值。 第2版前言第1版前言第1章 能源、人類與環境1.1人類利用能源的歷史1.2能量的各種形式和轉換1.3能源的定義和分類1.4能源的品質評價1.5我國的能源問題1.6能源與生態環境的關系1.7可再生能源的應用和前景思考題與習題參考文獻第2章 能量轉換基礎知識——熱力學、流體力學、傳熱學、半導體物理、電化學基礎2.1熱力學基礎2.2流體力學基礎2.3傳熱學基礎2.4半導體物理基礎2.5電化學反應基礎思考題與習題參考文獻第3章 太陽能熱利用3.1太陽輻射3.2地面太陽輻射的接收和傳
遞3.3平板型太陽能集熱器3.4真空管集熱器與太陽能熱水器3.5太陽房3.6太陽灶3.7太陽能熱發電3.8太陽能制冷與空調3.9太陽能干燥3.10太陽能儲存思考題與習題參考文獻第4章 太陽電池4.1太陽電池原理、發展歷史和現狀4.2光吸收與載流子產生、光伏效應原理4.3太陽電池的I—V特性4.4太陽電池的工作特性與功率輸出4.5太陽電池的轉換效率和影響因素4.6太陽電池分類與太陽電池模塊的標准測試條件4.7單晶硅電池的基本結構和制備工藝4.8太陽電池制備——從石英砂到單晶硅片4.9太陽電池制備——從硅片到太陽電池4.10其他類型的太陽電池4.11太陽電池發電系統4.12太陽電池的環境影響和發展
前景展望4.13例題思考題與習題參考文獻第5章 生物質能5.1生物質能的形成和利用52生物質能的來源5.3生物質直接燃燒技術5.4生物質壓縮成型燃料技術5.5厭氧消化制取氣體燃料5.6生物質氣化技術5.7生物質熱裂解技術5.8生物質燃料乙醇技術5.9生物柴油技術5.10生物質能與環境5.11生物質能發展與展望思考題與習題參考文獻第6章 風能6.1風的形成6.2風能利用簡介6.3風能資源及分布6.4風的基本特征6.5風能的計算6.6風力機的空氣動力學基礎6.7各種類型的風力機6.8風力發電機的結構6.9風力機的控制6.10風力機的選址和輸出功率6.11各種風力系統6.12風能利用的發展6.13環
境影響和風能利用展望思考題與習題參考文獻第7章 小水電和潮汐能7.1水力發電基本原理7.2小型水電站類型和建站型式7.3水電站水工建築物7.4水輪機的工作參數及類型7.5水輪機的工作原理7.6潮汐電站7.7抽水蓄能電站7.8環境問題與未來展望思考題與習題參考文獻第8章 波浪能8.1波浪的起因和定義8.2波浪的特征和波浪能的功率8.3波浪在深水和淺水中的傳播8.4波浪能資源8.5波浪能轉換技術8.6世界主要波浪能裝置的范例8.7波浪發電的經濟性、環境影響和技術展望思考題與習題參考文獻第9章 地熱能9.1地熱能概述9.2我國的地熱資源9.3熱儲工程學基礎9.4地熱發電95地熱供暖9.6地熱能的其他
利用9.7地熱能開采9.8地熱回灌技術思考題與習題參考文獻第10章 氧能與燃料電池10.1氫元素和氫能10.2氫的制備10.3氫的儲存10.4燃料電池的基本原理10.5燃料電池的分類及特征10.6燃料電池的發展和展望思考題與習題參考文獻第11章 儲能技術11.1飛輪儲能11.2化學電池原理11.3鉛酸電池11.4鋰離子電池11.5鈉硫電池11.6液流電池11.7各種儲能技術的對比、環境影響和未來展望思考題與習題參考文獻附錄本書常用符號全文索引
電器產品使用年限之研究
為了解決儲熱式電熱水器評價 的問題，作者劉興竹 這樣論述：
電器商品與其他食品、保養品、藥品等不同，不會標示出建議使用年限，但其零件會隨著時間老化，根據過去之經驗，因電器老舊而導致之事故不在少數，目前針對電器商品後續老化及使用年限之研究較少，本研究將針對此議題進行探討，試著以科學分析之方式，評估出電器商品之建議使用年限。 本研究基於產品特性退化失效技術來對電器商品之「安全使用年限」進行戰略研析，並以電熱水器類產品為例，進而有效率進行電器產品的安全使用年限評估方法之發展與應用，主要內容包括電熱水器產品安全使用年限的探討與制定、電熱水器安全可靠性退化失效評估的參數與指標及電熱水器退化失效試驗及結果評定方法，期以有效益提升電熱水器產品之安全性、可靠性
與競爭力。