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1
O型比A型多活25歲?取自上個世紀健身書的「新聞」 | 資料台灣DATAiWAN
2
每千個嬰兒,超過 4 位活不到 1 歲生日!台灣嬰兒死亡率趨勢和原因 | 資料台灣DATAiWAN
3
台灣人口老化速度堪比磁浮列車!台灣的人口結構與變化趨勢 | 資料台灣DATAiWAN
4
年輕捐血人數的減少只是因為不想捐?11張圖看台灣捐血人口學 | 資料台灣DATAiWAN
5
預測模型的表現怎麼評估?模型評估嚴謹程度的4個等級
1
O型比A型多活25歲?取自上個世紀健身書的「新聞」 | 資料台灣DATAiWAN
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預測模型的表現怎麼評估?模型評估嚴謹程度的4個等級
資料台灣DATAiWAN
新冠疫情逼退國民壽命 8 年!近年趨勢與縣市比較 | 資料台灣DATAiWAN
台灣的國民壽命近年趨勢如何?疫情對壽命的影響是什麼?不同縣市的差異怎麼樣?結果同步發布到Tableau Public,一起來看看吧!
2023/09/17
7
年輕捐血人數的減少只是因為不想捐?11張圖看台灣捐血人口學 | 資料台灣DATAiWAN
台灣的捐血量變化如何?捐血人數在性別、年齡上又有什麼特徵?捐血人的年輕新血比例下降,有沒有結構因素?我們一起從血液基金會的年報統計看看吧
2023/08/27
13
2
O型比A型多活25歲?取自上個世紀健身書的「新聞」 | 資料台灣DATAiWAN
血型O型比A型壽命長25歲? 新聞記者知道引用出處來自哪裡嗎? 引用出處的可信度又如何呢? 一起來當偵探吧!
2023/08/13
12
1
性騷案件分析(3)被害女性為男性10倍,加害男性為女性30倍! | 資料台灣DATAiWAN
台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。
2023/08/06
6
性騷案件分析(2)平均每天6件! | 資料台灣DATAiWAN
台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。
2023/08/06
3
1
性騷案件分析(1)性平三法與性騷擾申訴流程 | 資料台灣DATAiWAN
台灣發生性騷擾的行為樣態有哪些? 在哪裡發生? 被害人與加害人的關係呢? 分別有什麼特徵? 來看台灣性騷擾申訴案件的剖析。
2023/08/06
5
1
台灣人口老化速度堪比磁浮列車!台灣的人口結構與變化趨勢 | 資料台灣DATAiWAN
你知道台灣人口什麼時候開始減少嗎?什麼時候會剩不到2,000萬人呢?虎年、龍年的影響是什麼?台灣老化的速度又多快?一起來看看吧!
2023/07/30
8
5
每千個嬰兒,超過 4 位活不到 1 歲生日!台灣嬰兒死亡率趨勢和原因 | 資料台灣DATAiWAN
台灣嬰兒死亡率是否始終居高不下?又,造成高嬰兒死亡率的原因又是如何?讓我們一起看看台灣嬰兒死亡率的變化趨勢吧!
2023/07/13
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新冠疫情逼退國民壽命 8 年!近年趨勢與縣市比較 | 資料台灣DATAiWAN
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2023/09/17
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年輕捐血人數的減少只是因為不想捐?11張圖看台灣捐血人口學 | 資料台灣DATAiWAN
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2023/08/27
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2023/08/06
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2023/07/13
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2
資料分析三兩事
預測模型的表現怎麼評估?模型評估嚴謹程度的4個等級
模型上線前的評估的嚴謹與否,攸關上線後模型的表現。你知道模型評估需要注意哪些細節?在評估過程的嚴謹性又可以如何分級呢?一起來看看吧!
2023/07/23
29
資料分析和廚師料理一樣!資料分析的 9 大流程
資料分析就像廚師料理一樣,但你知道可以分成哪9大流程嗎?一起看看資料分析流程和廚師料理有多像!
2023/07/22
2
資料分析的3大目的:探索、解釋及預測
資料分析三個主要的目的分別是探索性、解釋性及預測性。看看他們在方法及複雜度上有什麼差異,以及適用的情境。
2023/07/22
1
專家經驗和機器學習取得的「權重」的差異,以及可能的整合方式。
在資料科學中常可以聽到「權重」,可藉由專家經驗和機器學習取得「權重」,但他們差別是什麼?在透過演算法決定權重的想法相對盛行的現今,又如何整合兩種途徑的結果?
2023/07/02
3
資料分析前最重要的事:決定「分析單位(unit of analysis)」
決定「分析單位」是資料分析執行前,最需要確認的項目;決定了「分析單位」等同於決定分析結果數據呈現方式、解讀和應用方法。讓我們一起了解「分析單位」到底是什麼?什麼會決定分析單位?以及沒有弄清楚分析單位會有什麼影響?
2023/06/28
2
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2023/06/28
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