商業智慧 課程的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

商用大數據分析(附範例光碟)

為了解決商業智慧 課程的問題，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。  

商業智慧 課程進入發燒排行的影片

以關聯規則探討教保服務人員紓壓偏好之研究

為了解決商業智慧 課程的問題，作者丁詩庭 這樣論述：

本研究主要的目標為找出教保服務人員在平時於工作結束後，偏好之紓壓方式之間的關聯性，研究將藉由敘述統計與關聯規則的方式，找出屬於教保服務人員常見的紓壓方法，與紓壓方法間的關聯性。透過數據了解教保服務人員紓壓方式的選擇與關聯性，可以提供相關教育單位辦理教保服務人員紓壓活動的參考，也提供教保服務人員在其工作後日常生活中選擇有效的紓壓方法之參考，使其在未來的紓壓方式上能夠獲得更有效的結果。研究結果為：1. 總體教保服務人員的紓壓偏好，去旅遊與吃美食有相互預測性且分別和看電視、看影音平台、去聚會/約會、購物有相互預測性。2. 30歲以下的教保服務人員紓壓偏好，去旅遊與看影音平台有相互預測性，且分別和看

電影、去聚會/約會、吃美食、購物有相互預測性。3. 31-40歲的教保服務人員紓壓偏好，看電影僅與旅遊有相互預測性，去旅遊、看影音平台、吃美食皆有相互預測性，且分別和看電視、購物、去聚會/約會有相互預測性。4. 41歲以上的教保服務人員紓壓偏好，去旅遊、看電視、吃美食皆有相互預測性，且分別和去聚會/約會、購物有相互預測性。

資料科學輕鬆學

為了解決商業智慧 課程的問題，作者AnilMaheshwari 這樣論述：

　　本書以簡單易懂，簡單直白的敘述，帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入，希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員，只要您對資料科學感到好奇，本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。 來自各界的讚譽   　　「Maheshwari博士的這本著作是絕佳的資料分析入門簡介。他將概念解釋得十分清楚且切中要點，我特別喜歡關於決策樹和其發展流程的章節，他的說明非常清楚。」—Ramon A. Mata Toledo博士, 維吉尼亞州詹姆斯麥迪遜大學電腦科學系教授 　　「這本書為資料分析的主題做了精彩又

有價值的補充。整本書的結構清晰，我毫無猶豫地推薦本書作為『商業智慧』和『資料探勘』相關主題的碩士課程教科書。」—Edi Shivaji博士 　　「隨著全世界進入大數據模式，這本書不但寫得好，而且時間也剛剛好！對於那些明白大數據是未來趨勢、但不知從何著手的外行管理階層來說，這是絕佳的橋梁和入門知識！」—Alok Mishra博士 　　「此書將一個複雜且非常重要的主題領域解釋得讓每個人都能理解，真的成就卓越。它簡單地從你所熟悉的概念開始切入，接著突然之間—你就發現了決策樹、迴歸模型和人工神經網路，還有集群分析、網路探勘和大數據的奧秘。」—Charmaine Oak女士 　　「結論就是，對於有

興趣學習資料分析的任何人來說，這本書就是你學習的起點，希望它激發你對此領域的興趣，能夠掌握更深入的主題並提高技能。」—Keith S Safford

以決策樹建構職涯輔導規劃：從學習歷程到就業資訊

為了解決商業智慧 課程的問題，作者賴以恆 這樣論述：

本研究探討大學生之職涯發展，以「入學前」、「在學期間」、「畢業後」三階段的資料，應用Holland人格特質理論等文獻，對應教育部UCAN平台的職能工具作為規則分析之基礎，發現學生之學習歷程與職場表現的相關因素，並利用SWOT分析提出學生職涯規劃以及學校輔導策略的方案，期望學生能透過規則與建議找到職涯方向，並協助學校執行全面品質管理（PDCA）完善職涯輔導活動。本研究以國立雲林科技大學的校務研究資料庫（IR）與校友問卷作為資料來源，資訊來自民國100年至103年的歷屆大學畢業生，並依管理學院、工程學院、設計學院、人科學院作為分類。在學生「入學前」透過個人的興趣類型，分類出對應的RIASEC人格

特質代碼，並取得其統測成績及入學管道等學籍資料，進一步的與「在學期間」的校、院必修及學期成績做串接，最後與「畢業後」滿一年學生流向追蹤問卷調查做整合，使用資料探勘技術中的分類回歸樹（CART），建立出職場滿意度高低及薪資月收入的分類預測模型，利用決策樹判定出的最佳分類規則，作為職涯輔導的依據，提供給學校單位以及學生做參考，希望幫助大學生的職涯規劃並改善學校現有的職涯輔導，並以此作為將來. 系統化職涯輔導流程的開端。依據CART對雲科大學生的資料分析結果，歸納出三項研究貢獻：（1）利用資料探勘的技術，找出職場滿意度的高低規則，能有效的依據圖形化及數據指標，在時間上依學生的學習歷程規劃輔導項目，輔

導人員以及學生得以透過可解釋的資訊評估學習狀況，有效降低輔導的人力以及時間成本，提高學生尋求職涯輔導的意願與興趣。（2）學生畢業後在職場上的工作滿意度、升遷幫助及優勢、專業與工作相符程度和學生人格特質與學習歷程具有關係。（3）利用SWOT優劣勢分析提供職涯輔導的策略方案，協助學生以及學校單位，強化學生畢業後職場競爭力。