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在資料分析中，分群分析（Cluster Analysis）是一種常見的無監督學習（Unsupervised Learning）方法，用來探索資料中的自然群集結構。當我們沒有標籤資料、也不知道該分成幾群時，分群分析能幫助我們發現潛在的分類邏輯。
在眾多分群方法中，階層式分群分析（Hierarchic
在上一篇文章中，我們一起漫步於機率分布的世界，認識了像常態分布、二項分布、柏松分布這些基礎卻無比重要的「地標」。它們是統計學的基石，描述了數據世界中最常見的幾種規律。
然而，機率的宇宙浩瀚無垠。有讀者朋友提醒，我們還錯過了許多同樣璀璨的星辰。今天，就讓我們再次啟程，探索另外10個關鍵的機率分布：伽
探討奧卡姆剃刀哲學原則，解釋其在資料科學和機器學習中如何轉化為「模型簡約原則」，以及闡述「過度擬合」現象。文章介紹了AIC和BIC兩個量化模型簡約的統計工具，並提供從哲學思維到實際應用的全面指南。
想像我們站在一間巨大的「數據遊樂場」裡。在這裡，所有現象——從丟一枚硬幣、買一張彩券，到研究人類的壽命、社會的收入分佈——其背後都有一套隱藏的「規則」在支配。這套規則，決定了哪些結果比較常見，哪些結果極為罕見。而這套規則的「說明書」，就是我們今天要探討的主角：機率分佈。
為何身高與父母差異甚大？本文深入探討身高的多基因遺傳本質，解釋基因型與表現型的分離，以及減數分裂的隨機性如何導致「迴歸趨中」現象。引用 Yengo 等人（2022）和 Lin 等人（2017）的權威研究，揭示即使在高大的父母與家族性矮小症中，身高變化亦受數千基因微小效應和隨機組合影響。
你是否常聽到「生男生女機率是50%」？本文透過生活化的例子，深入淺出地解析機率學與統計學的核心差異，解釋為何實際數據會出現偏差，以及兩者如何相輔相成，幫助我們更精準地理解世界。
我們每天都在問：「這件事發生的機會有多大？」這個問題的答案，就是「機率」。它是一個介於0（絕不可能）與1（必然發生）之間的數字，是我們在未知中評估風險、做出決策的導航儀。然而，這個看似簡單的數字，背後卻有著豐富的哲學內涵與嚴謹的數學基礎。讓我們從它的思想源頭開始，逐步理解它的現代面貌。
在閱讀統計報告或新聞民意調查時，你很可能看過這樣一句話：「本數據已經過加權處理」。你是否曾好奇，這個「加權」到底是什麼魔法？為什麼分析師要刻意去調整數據的影響力？
這篇文章將用生活化的例子，帶你徹底理解「權重」的奧妙。我們不僅會談它「是什麼」，更要談「何時用」以及「怎麼用」
在流行病學與大數據分析領域，傾向分數分析（Propensity Score Analysis, PSA）就像一根魔杖，能幫助我們在混亂的資料中，為研究個案找到一群「天生我才、與你相似」的對照組。但找到對照組或調整好資料後，下一步該怎麼做？ 這篇文章將為你解鎖三種最常見的傾向分數後續分析方法
你是不是覺得統計學很複雜？別擔心，其實統計學就像我們生活中的指南針，幫助我們更清楚地看見事物的全貌。今天，我們不講理論，直接用一個貼近生活的例子，帶你一次搞懂統計學中三個常見的離散指標：平均差、標準差和變異係數。
在資料分析中，分群分析（Cluster Analysis）是一種常見的無監督學習（Unsupervised Learning）方法，用來探索資料中的自然群集結構。當我們沒有標籤資料、也不知道該分成幾群時，分群分析能幫助我們發現潛在的分類邏輯。
在眾多分群方法中，階層式分群分析（Hierarchic
在上一篇文章中，我們一起漫步於機率分布的世界，認識了像常態分布、二項分布、柏松分布這些基礎卻無比重要的「地標」。它們是統計學的基石，描述了數據世界中最常見的幾種規律。
然而，機率的宇宙浩瀚無垠。有讀者朋友提醒，我們還錯過了許多同樣璀璨的星辰。今天，就讓我們再次啟程，探索另外10個關鍵的機率分布：伽
探討奧卡姆剃刀哲學原則，解釋其在資料科學和機器學習中如何轉化為「模型簡約原則」，以及闡述「過度擬合」現象。文章介紹了AIC和BIC兩個量化模型簡約的統計工具，並提供從哲學思維到實際應用的全面指南。
想像我們站在一間巨大的「數據遊樂場」裡。在這裡，所有現象——從丟一枚硬幣、買一張彩券，到研究人類的壽命、社會的收入分佈——其背後都有一套隱藏的「規則」在支配。這套規則，決定了哪些結果比較常見，哪些結果極為罕見。而這套規則的「說明書」，就是我們今天要探討的主角：機率分佈。
為何身高與父母差異甚大？本文深入探討身高的多基因遺傳本質，解釋基因型與表現型的分離，以及減數分裂的隨機性如何導致「迴歸趨中」現象。引用 Yengo 等人（2022）和 Lin 等人（2017）的權威研究，揭示即使在高大的父母與家族性矮小症中，身高變化亦受數千基因微小效應和隨機組合影響。
你是否常聽到「生男生女機率是50%」？本文透過生活化的例子，深入淺出地解析機率學與統計學的核心差異，解釋為何實際數據會出現偏差，以及兩者如何相輔相成，幫助我們更精準地理解世界。
我們每天都在問：「這件事發生的機會有多大？」這個問題的答案，就是「機率」。它是一個介於0（絕不可能）與1（必然發生）之間的數字，是我們在未知中評估風險、做出決策的導航儀。然而，這個看似簡單的數字，背後卻有著豐富的哲學內涵與嚴謹的數學基礎。讓我們從它的思想源頭開始，逐步理解它的現代面貌。
在閱讀統計報告或新聞民意調查時，你很可能看過這樣一句話：「本數據已經過加權處理」。你是否曾好奇，這個「加權」到底是什麼魔法？為什麼分析師要刻意去調整數據的影響力？
這篇文章將用生活化的例子，帶你徹底理解「權重」的奧妙。我們不僅會談它「是什麼」，更要談「何時用」以及「怎麼用」
在流行病學與大數據分析領域，傾向分數分析（Propensity Score Analysis, PSA）就像一根魔杖，能幫助我們在混亂的資料中，為研究個案找到一群「天生我才、與你相似」的對照組。但找到對照組或調整好資料後，下一步該怎麼做？ 這篇文章將為你解鎖三種最常見的傾向分數後續分析方法
你是不是覺得統計學很複雜？別擔心，其實統計學就像我們生活中的指南針，幫助我們更清楚地看見事物的全貌。今天，我們不講理論，直接用一個貼近生活的例子，帶你一次搞懂統計學中三個常見的離散指標：平均差、標準差和變異係數。
無論是統計學習新手，還是資深資料分析師，都需要實戰資料來精進技能。本文整理了 Kaggle、UCI、Data.gov、各國資料開放平臺，以及生物醫學、深度學習等領域的公開資料庫。依據不同用途（綜合競賽、政府事務、專業領域）進行分類介紹，並提供實用的數據搜尋、清理與分析技巧，助您成為數據處理的佼佼者。
本文將介紹如何利用 Linux 的 systemd 服務管理器，為 AWS EC2 上的 Jupyter Lab 建立可靠的系統服務。透過簡單三大步驟，您可以解決 SSH 連線中斷導致 Jupyter Lab 無法使用的問題，使其能夠在伺服器重啟後自動運行，實現 24 小時不間斷的遠端程式開發環境。
上次我們聊到了現代配置檔案界的「三劍客」：簡潔的 JSON、人類友善的 YAML，以及明確直觀的 TOML。它們憑藉著輕巧和易用性，幾乎稱霸了 Web 開發和雲端配置的世界。
然而，在廣闊的程式設計世界裡，還有一位「元老級的巨人」，它在企業級應用、文件傳輸，以及一些複雜的架構中，至今仍佔有不可撼動
程式設計中，變數的作用域（Scope） 是每位開發者都應熟悉的重要概念。不同語言在變數的可見範圍與修改規則上各有不同，理解這些差異有助於避免意外的錯誤與除錯困難。本文將帶你比較三種常見語言——R、Python 與 JavaScript——在全域與區域變數上的行為，並展示各自修改全域變數的正確方式。
想告別 Anaconda 的臃腫與 requirements.txt 的版本衝突嗎？這篇文章將帶你認識 pyenv、Poetry、pipx，這三個業界主流的 Python 環境管理神器。透過簡單易懂的「廚房比喻」，帶你用最專業、最輕巧的方式，徹底解決開發痛點，讓你的程式碼之路從此順暢無阻。
在現代網站架構中，Nginx 幾乎是後端工程師必備的工具。它不僅是一個高效能的網頁伺服器，更常被用作 反向代理伺服器，協助網站應付龐大的流量、保護內部架構，甚至提升安全性與效能。但在深入 Nginx 之前，我們先來理解一個核心觀念：為什麼叫「反向代理」，而不是「正向代理」？
想像一下你要從臺北運送一批貨物到高雄，你可以選擇高鐵、火車、卡車，或是自己開車。每種方式都是「運輸」，但它們的工具、路線和效率完全不同。
網站後端語言也是一樣，它們的目的都是「處理資料與回應請求」，但採用的工具和運行方式各有特色，這就是所謂的 「生態環境」（Ecosystem）。
一、 四大後端
在資料分析工作中，我們經常需要根據地理邊界來篩選資料。本文將完整示範如何下載鄉鎮邊界圖資，提取特定區域（以雲林縣斗六市為例），並篩選出落在該區域內的資料點。
想在自己的部落格或專題報告中，畫一張美美的台灣地圖，標示出各鄉鎮的資料？但一碰到那些讓人眼花撩亂的檔案格式，是不是就感到一頭霧水呢？別擔心！這篇文章將帶你一次搞懂繪製台灣地圖最常用的兩種格式：Shapefile 和 GeoJSON，並介紹各自的優缺點、適用情境，以及哪裡可以下載這些珍貴的檔案
嘿，如果各位和我一樣是從 R 語言的數據分析世界，踏入 Python 廣闊天地的朋友們，
你是否也和我一樣遇到了那個讓你眉頭深鎖的「老朋友」—— class。
你可能已經能熟練地使用 Python 的 def 來定義函數，處理各種資料。但當你看到 class 的語法時，心中是不是也浮現了這樣的OS
無論是統計學習新手，還是資深資料分析師，都需要實戰資料來精進技能。本文整理了 Kaggle、UCI、Data.gov、各國資料開放平臺，以及生物醫學、深度學習等領域的公開資料庫。依據不同用途（綜合競賽、政府事務、專業領域）進行分類介紹，並提供實用的數據搜尋、清理與分析技巧，助您成為數據處理的佼佼者。
本文將介紹如何利用 Linux 的 systemd 服務管理器，為 AWS EC2 上的 Jupyter Lab 建立可靠的系統服務。透過簡單三大步驟，您可以解決 SSH 連線中斷導致 Jupyter Lab 無法使用的問題，使其能夠在伺服器重啟後自動運行，實現 24 小時不間斷的遠端程式開發環境。
上次我們聊到了現代配置檔案界的「三劍客」：簡潔的 JSON、人類友善的 YAML，以及明確直觀的 TOML。它們憑藉著輕巧和易用性，幾乎稱霸了 Web 開發和雲端配置的世界。
然而，在廣闊的程式設計世界裡，還有一位「元老級的巨人」，它在企業級應用、文件傳輸，以及一些複雜的架構中，至今仍佔有不可撼動
程式設計中，變數的作用域（Scope） 是每位開發者都應熟悉的重要概念。不同語言在變數的可見範圍與修改規則上各有不同，理解這些差異有助於避免意外的錯誤與除錯困難。本文將帶你比較三種常見語言——R、Python 與 JavaScript——在全域與區域變數上的行為，並展示各自修改全域變數的正確方式。
想告別 Anaconda 的臃腫與 requirements.txt 的版本衝突嗎？這篇文章將帶你認識 pyenv、Poetry、pipx，這三個業界主流的 Python 環境管理神器。透過簡單易懂的「廚房比喻」，帶你用最專業、最輕巧的方式，徹底解決開發痛點，讓你的程式碼之路從此順暢無阻。
在現代網站架構中，Nginx 幾乎是後端工程師必備的工具。它不僅是一個高效能的網頁伺服器，更常被用作 反向代理伺服器，協助網站應付龐大的流量、保護內部架構，甚至提升安全性與效能。但在深入 Nginx 之前，我們先來理解一個核心觀念：為什麼叫「反向代理」，而不是「正向代理」？
想像一下你要從臺北運送一批貨物到高雄，你可以選擇高鐵、火車、卡車，或是自己開車。每種方式都是「運輸」，但它們的工具、路線和效率完全不同。
網站後端語言也是一樣，它們的目的都是「處理資料與回應請求」，但採用的工具和運行方式各有特色，這就是所謂的 「生態環境」（Ecosystem）。
一、 四大後端
在資料分析工作中，我們經常需要根據地理邊界來篩選資料。本文將完整示範如何下載鄉鎮邊界圖資，提取特定區域（以雲林縣斗六市為例），並篩選出落在該區域內的資料點。
想在自己的部落格或專題報告中，畫一張美美的台灣地圖，標示出各鄉鎮的資料？但一碰到那些讓人眼花撩亂的檔案格式，是不是就感到一頭霧水呢？別擔心！這篇文章將帶你一次搞懂繪製台灣地圖最常用的兩種格式：Shapefile 和 GeoJSON，並介紹各自的優缺點、適用情境，以及哪裡可以下載這些珍貴的檔案
嘿，如果各位和我一樣是從 R 語言的數據分析世界，踏入 Python 廣闊天地的朋友們，
你是否也和我一樣遇到了那個讓你眉頭深鎖的「老朋友」—— class。
你可能已經能熟練地使用 Python 的 def 來定義函數，處理各種資料。但當你看到 class 的語法時，心中是不是也浮現了這樣的OS
在我的職業生涯中，有許多影響我深遠的貴人，但若要說到我在資料分析領域的啟蒙老師，那絕對非郭耀仁老師莫屬。回想起來，我與R語言的緣分，以及與郭老師的相遇，至今已有十年之久，這段歷程對我來說意義非凡。
學Python 一直都是顆顆絆絆的 主要是下班身子懶，上班習慣用R，我總給自己一個期許 工作上要慢慢寫Python ，把過去專案寫的R 找時間替換成Python ，這樣可以更能和同事在工作上接軌。
最近要抓氣象署CODis 資料，然後發現先前同事幫忙寫的爬蟲資料過時，有些想要的天氣參數沒有抓下來，
在我的職業生涯中，有許多影響我深遠的貴人，但若要說到我在資料分析領域的啟蒙老師，那絕對非郭耀仁老師莫屬。回想起來，我與R語言的緣分，以及與郭老師的相遇，至今已有十年之久，這段歷程對我來說意義非凡。
學Python 一直都是顆顆絆絆的 主要是下班身子懶，上班習慣用R，我總給自己一個期許 工作上要慢慢寫Python ，把過去專案寫的R 找時間替換成Python ，這樣可以更能和同事在工作上接軌。
最近要抓氣象署CODis 資料，然後發現先前同事幫忙寫的爬蟲資料過時，有些想要的天氣參數沒有抓下來，
身為愛看網文懶散人，當穿越劇爛大街，每每看到劇情中某某主角在詩會引用李白 杜甫時就覺得很無言，那個時候我就想，好歹現代人受過九年義務教育+ChatGPT輔助，明明可以自創詩詞，不見得一定要引用古人詩詞呀，畢竟智慧財產權很重要的 ，但我不是曹植 無法七步成詩，不如先自創一首詩擺著放，未來真有九度空間，
身為愛看網文懶散人，當穿越劇爛大街，每每看到劇情中某某主角在詩會引用李白 杜甫時就覺得很無言，那個時候我就想，好歹現代人受過九年義務教育+ChatGPT輔助，明明可以自創詩詞，不見得一定要引用古人詩詞呀，畢竟智慧財產權很重要的 ，但我不是曹植 無法七步成詩，不如先自創一首詩擺著放，未來真有九度空間，
為什麼企業開始為「空氣」計價？
想像一下，你是一家製造業的老闆，過去生產成本帳上列的是原料、水電、人事。但從今以後，你的帳本上可能會多出一項令人頭疼的支出：「碳費」。為什麼原本看不見、摸不著的「碳」，突然間有了價格，成為企業必須精算的成本？
當我們談論氣候變遷時，通常會想到科學家、環保團體，或是各國政府的減碳承諾。但你可能不知道，一位經濟學家憑藉他獨特的視角，徹底改變了這個議題。他就是 2018 年諾貝爾經濟學獎得主威廉·諾德豪斯（William Nordhaus），一位將氣候變遷從「環境問題」轉變為「經濟學問題」的傳奇人物。
未來世界會怎樣？一次搞懂氣候報告裡的 SSP 與 RCP
當你閱讀氣候變遷的最新新聞或科學報告時，是否曾看過像 SSP1-2.6 或 SSP5-8.5 這樣像是機器人型號的術語，然後就直接跳過了？別擔心，這不是你的問題。這些代碼是科學家描述未來世界的「劇本」，而理解它們，是看懂氣候未來的關鍵。
為什麼企業開始為「空氣」計價？
想像一下，你是一家製造業的老闆，過去生產成本帳上列的是原料、水電、人事。但從今以後，你的帳本上可能會多出一項令人頭疼的支出：「碳費」。為什麼原本看不見、摸不著的「碳」，突然間有了價格，成為企業必須精算的成本？
當我們談論氣候變遷時，通常會想到科學家、環保團體，或是各國政府的減碳承諾。但你可能不知道，一位經濟學家憑藉他獨特的視角，徹底改變了這個議題。他就是 2018 年諾貝爾經濟學獎得主威廉·諾德豪斯（William Nordhaus），一位將氣候變遷從「環境問題」轉變為「經濟學問題」的傳奇人物。
未來世界會怎樣？一次搞懂氣候報告裡的 SSP 與 RCP
當你閱讀氣候變遷的最新新聞或科學報告時，是否曾看過像 SSP1-2.6 或 SSP5-8.5 這樣像是機器人型號的術語，然後就直接跳過了？別擔心，這不是你的問題。這些代碼是科學家描述未來世界的「劇本」，而理解它們，是看懂氣候未來的關鍵。
