資料分析師的問題，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

數據、真相與人生：前Google資料科學家用大數據，找出致富、職涯與婚姻的人生解答

為了解決資料分析師的問題，作者SethStephens-Davidowitz 這樣論述：

◆《數據、謊言與真相》作者再次重磅出擊！◆ 最會說故事的資料科學家， 用最幽默的語句、最驚奇的發現， 告訴你大數據不只是工作的利器，更是讓人生升級的工具！   我們不只對朋友、對另一半、對主管說謊，甚至也對自己說謊── 前Google資料科學家賽斯‧史蒂芬斯—大衛德維茲， 利用「永不說謊」的大數據，親自為你探索人生的各種重大問題！   從戀愛、婚姻、理財、教養到工作， 真正的成功關鍵，絕對跟我們想像中截然不同！ 如果《數據、謊言與真相》用大數據揭露了世界的真相； 本書將用這些真相，教你做出更好的人生決定！   ※關於尋找對象的人生解答 ‧交友網站的致勝密碼除了長相好看，居然還包括長相獨特─

─藍色頭髮甚至大光頭！ ‧越級打怪的成功率其實沒有想像中低，最缺乏魅力的人越級打怪，至少有15％～35％的機率收到回覆！ ‧跟交往長久有正相關的不是身高、職業與外貌，而是成長思維與安全依附！ →長相不如人，就盡量讓自己與眾不同；然後把焦點放在對方的內在而非外在素質。   ※關於創業致富的人生解答 ‧財富位居全美0.1％的人中，84％至少有部分收入來自自己的事業！ ‧根據稅務大數據，最容易致富的六大產業是──房地產、投資、汽車經銷商、獨立創作公司、市場調查、中盤商，因為它們能夠「規避價格競爭」！ ‧別被聳動報導騙了！資深圈內人自立門戶，才是創業成功率最高的一群。 →選擇對的領域創業，再加上在專精

領域的足夠優勢，就能大幅提升職涯成功率。   ※關於教養子女的人生解答 ‧在健康狀況、未來收入、教育程度……等方面，父母對子女的影響都出奇地小！ ‧孟母三遷是對的？！選對小孩的成長環境，就能讓孩子的未來收入成長12％！ →你讓孩子接觸到哪些人，比起為他做的任何決定，更可能改變他的一生。   從提升幸福感到掌握致富關鍵，你的直覺可能都是錯的！ 本書將告訴你如何用數據找出成功索引，靠數據覓得人生解答！

資料分析師進入發燒排行的影片

以框架式為基礎之大數據視覺化平台架構設計

為了解決資料分析師的問題，作者廖珮雯 這樣論述：

現今科技的進步與時代趨勢，隨著網際網路、行動裝置、物聯網及社群媒體的普及，全世界的資料流通量呈現爆炸性的成長，讓巨量資料(Big Data)的分析與應用成為非常重要的議題，若有效運用這些資料，各領域可創造新的價值與創意，有助於資訊與服務的發展。目前主流的資料分析工具，包含專家使用的套裝軟體、技術導向的程式設計等，皆需要專業能力才可以順利操作，分析結果若無專業知識亦無法輕易解讀，因此，使用者過往所學的知識及背景就變成資料分析時的第一道門檻。本論文嘗試建置一個以框架式為基礎之大數據視覺化平台，提供巨量資料分析之服務，促進資料應用之發展，此平台試以微服務架構整合資料匯流、資料處理、資料訓練及資料視

覺化等功能，讓資料匯入後透過框架式流程即可快速繪製出結構完整之圖形及相關統計分析，使資料呈現的更快速、更具可讀性且具利用價值，降低使用者操作門檻並減少學習操作之時間，協助進行資料之判讀及分析，讓資料分析不受限於使用者的知識及背景，提升資料分析於各領域之應用。

沒有數字腦，也能輕鬆解析數據

為了解決資料分析師的問題，作者木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史 這樣論述：

三井住友海上集團開發！ 菜鳥也可以無痛升級資料科學家的── ★大數據分析實戰指南★ 除了告訴你「應該做什麼」， 還告訴你「什麼不能做」！ 商品開發‧銷售策略‧KPI應用 　　◎什麼是「資料科學家」（Data Scientist）？ 　　「資料科學家」（Data Scientist）是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師，並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據，而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。 　　但大多數的企業，無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以，往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資

料科學家」，就成為企業徵求相關人才時的首選。 　　Point：根據日本「資料科學家協會」的調查，企業想招聘的資料科學家類型，有四○％的企業為行銷人才、三六％為工程師人才、二四%為分析師人才。 　　◎5個D開頭字母，讓數據、資料變成業績！ 　　從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧 　　想開發一個新產品、發想一個新專案，首先必須找到需求；有需求才有商機，有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索，在成功之前先繳出大筆學費？ 　　三井住友海上集團的4位資料科學家，將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架： 　　（1）Demand（需求）：詢問需求 　

　（2）Design（設計）：描繪整體輪廓 　　（3）Data（資料）：收集資料 　　（4）Develop（開發）：分析資料 　　（5）Deploy（部署）：展示資料 　　並結合實際的成功、失敗經驗，找出「應該做什麼」與「不該做什麼」，導出從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期，用最有效率的方式將數據、資料變現，打造業績金雞母！ 　　◎跨領域發展必備！ 　　《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南 　　本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其

中成員除了是現役資料科學家，並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。 　　如果你是： 　　行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術 　　工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用 　　三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南，讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才！  

分析歐洲山毛櫸對粗糙度變化並可預測最佳加工因子及參數

為了解決資料分析師的問題，作者汪鉦祺 這樣論述：

粗糙度是衡量物體在加工後的表面重要指標之一，表面異常會造成後續工序的困擾，例如：油漆、印刷、上膠、電鍍等後加工效果，輕則需要重新拋光研磨，重則將產品重新製作。在木藝產業中目前拋光手法大多處於經驗法則之中，使用手工方式拋光更是比比皆是，因此師傅對於拋光機具及經驗，其手作傳承也具有一定的重要性，對於木藝產業之精品需求下，需要良好的拋光機具及穩定的拋光品質。在拋光製程初期打樣及調機非常耗時且花費成本，本研究藉由線雷射掃描儀量測歐洲山毛櫸表面輪廓資料獲取微米級的三維資料呈現3D圖並計算出粗糙度Ra值。將拋光製程的控制因子及水準建立資料庫，田口法4因子3水準用少量試驗組數找到關鍵因子後縮減因子數量執行

第2次田口法3因子3水準，利用多元迴歸分析法建立預測模型R2為0.95。本研究原始參數預估表面粗糙度為Ra值為6.56 μm實際為4.61μm，而最佳參數預估表面粗糙度為Ra值為4.39μm實際為4.30μm，均符合已生產的木藝產品表面粗糙度6μm以下規格，其研究成果能夠客觀地預測製程最佳參數。