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國立中央大學 資訊管理學系 陳奕明所指導 韓奇叡的 一種簡易型視窗環境資安稽核系統之設計與實現 (2019),提出power bi免費版限制關鍵因素是什麼,來自於資安稽核、微軟作業環境、資訊整合、低成本建置。

而第二篇論文世新大學 法律學研究所(含碩專班) 翁逸泓所指導 林允中的 巨量資料時代下個資保護對保險事項之影響-以健保資料庫之介接案為例 (2019),提出因為有 個人資料保護法、GDPR、加值應用、保險法、巨量資料、剖析、一般資料保護規則的重點而找出了 power bi免費版限制的解答。

最後網站PowerBI Premium | Data platform & Analytics - - 點部落則補充:PowerBI 因應使用人數的激增以及客戶端不同的情境需求,終於在7/1推出Premium 新的Extremely SKU,但同時間SQL2016(或以上)企業版的SA benefit也提供 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了power bi免費版限制,大家也想知道這些:

成為大數據電子商務人才的第一本書

為了解決power bi免費版限制的問題,作者鄭江宇許晉雄 這樣論述:

  任何人都不該錯過的一本書!大數據浪潮來襲,在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊,已經成為現今最兵家必爭之顯學,大數據的應用幾乎是全方位,技術和工具也不斷推陳出新,現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新,沒錯!如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題,也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵,誰就可以成為未來電子商務的掌舵手!   本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作,蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成,也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書,不論是理論或是實務操演,內容上都十分的詳實而完備,用

字遣詞上也非常平易近人,即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書,然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。   本書重點   認識大數據!告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0?   運用免費工具蒐集巨量資訊!一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學,跟著老師做,一定能學會!   活用免費網路資源分析巨量資訊!使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器,全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機!   

如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景?生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通,成為下一個大數據電子商務人才不是夢! 作者簡介 鄭江宇   現任   東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授   台北科技大學工管系兼任助理教授   台灣金融研訓院遴選菁英講座   著作:   《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》   《流量分析與考題大揭秘:Google Analytics》 許晉雄   現任   東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任   東吳大學財務工程與精算數學系教授   經歷   東吳大學商用數學系副教授   東吳大學商學院商學進

修學士班主任   台灣科技大學工業管理系兼任副教授   實踐大學企業管理系兼任副教授   工研院講師   成功大學管理顧問班講師   東吳大學發展處處長   東吳大學社會資源處處長 推薦序 序 Part 1 大數據與電子商務 Chapter1 大數據崛起與電子商務變革 1-1何謂大數據 1-2大數據對傳統電子商務之影響 1-3大數據成就新電商4.0 1-4大數據電商營運模式 Chapter2大數據電商技能與挑戰 2-1 微觀視角 2-2 鉅觀視角 Chapter3大數據電商機會與前景 Part 2 大數據電子商務之輿情探索 Chapter4站外情報探索 4-1 谷歌搜尋

趨勢Google Trends 4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer 4-3網路爬蟲Python Crawler Chapter5站內情報探索 5-1購物籃分析運作 5-2 購物籃分析之R語言實作 Chapter6社群情報探索 6-1 Power BI安裝與設定 6-2臉書資料探索 (具管理權限) 6-3臉書資料探索 (不具管理權限) 6-4 IBM Watson 社交情報探索 Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握 Chapter7深度流量分析 (Google Analytics) 7-1傳統網站HTML程式碼安裝 7-2套版式網站安裝 Chapte

r8廣度流量分析 (SimilarWeb) 8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析) 8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析) Chapter9行動流量分析 (iBuildApp) 9-1行動流量分析理論依據 9-2網站型APP製作 9-3 iBuildApp之GA嵌入 Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取 Chapter10主動式掃碼互動 10-1一維條碼 10-2二維條碼 10-3個性化QR-Code製作 10-4掃碼行為分析 Chapter11主動式擴增實境 Chapter12非主動式超聲波互動 Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧

Chapter13 跨境電商情報探查利器 Chapter14大數據資料視覺化呈現 14-1程式碼嵌入式 14-2 GUI介面式 Chapter15智慧語音客服訂單不漏接 結語 序   電子商務在台灣發展至今已二十餘年,期間歷經許多外在情勢變化,其中最明顯的改變有連網設備普及、連網費用下降、智慧型手機普及等,這些都表明了電子商務正走在一條不斷進化的道路上。近年來大數據概念興起,使得電子商務的大數據相關應用呈現多元化趨勢。這意味著,大數據或是電子商務早已是一項跨領域之技能。有感於市面上大數據電子商務相關書籍多數局限於概念傳達,即便是實作型書籍也過於艱深難懂。有鑑於此,本書兩位作者協同各自跨領

域專長及校內教學經驗,共同撰述符合資訊、商管、財務金融或社會科學領域適用之大數據電子商務教材。此《成為大數據電子商務人才的第一本書》一書共計有五大篇15 個章節,每一章節皆包含理論、個案與實作,特別是在實作部分大量採用免費或試用版軟體,期許廣大讀者能以最低成本吸收大數據電子商務新知。再者,為了因應大數據電子商務的持續進化,本書內容廣泛的將輿情探索、網路爬蟲、社群網路分析、網站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、資料視覺化以及智慧客服機器人等議題納入,這些議題在大數據電子商務中皆屬重要應用,本書手把手的教導讀者,使讀者能夠從中學習到實務技能,進而縮小學用落差。2018 年正值大數據應用

的衝刺階段,相信讀者從本書內容中可以收獲許多大數據電子商務知識,使大家得以順利的銜接大數據盛世。   鄭江宇、許晉雄 謹誌 東吳大學巨量資料管理學院 1-1 何謂大數據 大數據 (Big Data) 一詞最早出現在 2012 年 Viktor Mayer-Schönberger&Kenneth Cukier 兩位的著作《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》當中,書裡提到所謂大數據指的是 4V 數據特性,包含數量龐大 (volume)、產生速度快 (velocity)、形式多樣 (variety) 且具有價值 (value) 的資料。茲將此四大特性說明如下: 數量龐大 (volume) Vo

lume 原意為一個有形物體或容器內的空間容量,例如:某一輛汽車的油箱容量為 60 公升,若能夠將油箱擴大,那麼就可以存放更多的汽油來延長汽車續航力。在大數據世界裡,volume 卻屬於一個抽象概念,好比一個沒有刻度的量杯一樣,並無具體資料容量上限。試想,在這個世界上有幾個網站呢?而在這龐大網站量中流竄的全球網路流量又有多少呢?答案想必是非常驚人!在大數據裡,volume 其實就是指數量龐大的網路資料。 以傳統電子商務時代而言,或許網路資料僅局限於來自網站的流量,然而近年來受惠於行動網路普及,由行動裝置所產生的網路流量不約而同的加入貢獻 volume 的行列,甚至是近年流行的物聯網也不例外,在

萬物皆可連網情況下,儼然扮演額外的網路流量供應者,因此我們也可以把大數據的數量龐大(volume) 特性視為「浩瀚網路容器中的無垠數據」。再舉一個生活中常見的龐大數量 (volume) 案例,大家平常在使用手機上網的時候可能會遇到一種情況,那就是上網流量超過電信業者合約中的限額。以 1G 流量限額來說,若將流量使用完畢,等同於自己在智慧型手機上閱讀了上千本電子書的內容,然而實際上的流量限額不只有 1G,甚至有不少人是使用吃到飽方案,那麼在沒有限制的情境下比喻成電子書閱讀數量恐怕更難以計算。 產生速度快 (velocity) 大數據的產生可以說是一年三百六十五天、一天二十四小時不斷的發生著。若以

資料在網上流動的速度而言,不妨試著想想看在簡單的 LINE 對話過程裡 (傳訊方是上傳、收訊方是下載),自己一天當中發生過幾次一來一往的傳送與接收訊息呢?如果將此單一個人每天傳訊的流動頻率放眼至全世界的LINE 用戶的話,LINE 公司的伺服器主機一天當中又得服務多少用戶傳送與接收訊息需求呢?然而這只是眾多大數據資料流動的一個小案例,在人們日常生活中,只要所從事的活動涉及到網路,就等同於隨時產生資料流動,也就是達到資料即時性 (real-time)。

一種簡易型視窗環境資安稽核系統之設計與實現

為了解決power bi免費版限制的問題,作者韓奇叡 這樣論述:

近年來隨著資訊科技、網際網路技術的發展,組織內部亦運用網路、電腦將各種業務電子化以減少紙本作業造成的浪費、節省人力成本以及完成各種自動化的需求,但在提升工作績效的同時,也帶來許多資訊安全的問題。政府機關單位及企業為了有效管理內部網路及強化資訊安全,經費足夠的大型組織通常會建置各式資安管控系統,但是導入各項單獨功能非常強大的系統後,由於這些系統通常只會針對本身納管的設備進行管制,缺乏相關機制來找出未受管控的電腦,常常出現各系統的資料不一致的情形,反而增加了管理者的負擔。本研究提出的簡易型資安稽核系統功能雖然不及各項特定領域的系統強大,但是卻能夠提供整合性資訊,輔助管理者了解內部哪些電腦不受到這

些系統管控進而加以修正,提升各專業系統的效益。另外針對無充裕經費在資安防護,僅具備基本的微軟作業環境、網域管理伺服器及使用免費防毒軟體的小型組織,我們已實作此系統雛形,證明我們設計與建構之稽核系統能夠滿足管理者的基本管理需求,包括內網端點設備的清查、防毒軟體是否安裝及正常運作、是否定期執行微軟更新及政府組態基準設定抽檢等,且軟硬體建置的成本也非常的低,僅需在現有微軟環境下建置SQL Server搭配現有網域伺服器及免費軟體Nmap、Power BI Desktop即可完成系統建置。關鍵字:資安稽核、微軟作業環境、資訊整合、低成本建置

巨量資料時代下個資保護對保險事項之影響-以健保資料庫之介接案為例

為了解決power bi免費版限制的問題,作者林允中 這樣論述:

科技的進步帶動電腦儲存與資料傳輸能力的革新,開啟巨量資料時代的來臨。然而,巨量資料著重的不再是結果而是資料間的關聯性,經由大量的資料堆疊及演算法分析後,便可識別出個人及描繪其人格特質,無論是作為研究或商業上運用皆有極大的價值,卻也因此衍生出新型態的個資隱私侵害。  本文藉由我國健保資料人工智慧加值應用服務的開放,應用於保險業上之案件為例,探討實務案例所帶來之影響及危機,不僅使保險制度受到動搖,也使得保險契約之雙方衡平被破壞。對從敏感性資料及其他資料所獲得之剖析,可使保險業之利益最大化,亦增加個人資料之侵害風險。個資法的規範勢必會對保險業如何蒐集、處理和利用資料帶來影響。本文除了討論我國個資法

與GDPR之比較外,亦將分析探討南山人壽之案例。  我國擁有之健保資料極具價值,對醫療領域有助於公共利益之達成。結合巨量資料分析及AI人工智慧後,堪稱健康醫療領域的新藍海。群眾逐漸意識到個人資料的寶貴價值,甚至可以作為市場上交易的對象,然而同時應須受到一定程度的控制。由於開放全民健康保險資料之加值應用,得以利用國人健康醫療資料的大門也被打開,然而隱私權概念受到經濟利益導向思考之影響,不應混淆個人法益與人格價值之保障。最後,本文提供我國未來個人資料保護法之方向建議,如設置獨立專責機關之必要性及完整的風險評估,以及調和個人資料保護與保險事項,在巨量資料分析運用間之衡平,期使得個人資料能在充分保障下

被運用。