統計學
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線性回歸是一種統計方法，用於分析自變數 (x) 和因變數 👍 之間的線性關係。在數據合作的背景下，廣告商（Advertiser）和出版商（Publisher）可以利用線性回歸來共同分析和預測業務成果。以下是關鍵概念及其應用範例。
▋線性回歸的目標
線性回歸的主要目的是利用自變數（如廣告
今天在行銷課堂上學到的STP分析，讓我發現這個行銷理論不僅適用於商業領域，對學術研究和論文寫作也同樣適合。STP分析的核心概念——市場細分（Segmentation）、目標市場選擇（Targeting）以及市場定位（Positioning）——可以幫助我們更清晰地規劃研究的讀者群和論文的貢獻定位
碩博士生，特別是那些研究統計、數學模型與機器學習的學生，經常會面對各種模型與抽象概念。但你是否曾經真正思考過這些「抽象」與「模型」的本質，以及它們如何在現代資料科學與機器學習領域中產生關聯？今天，我透過閱讀日本作者西尾泰和的著作《エンジニアの知的生産術》，從「抽象」到「模型」再到「模式」的串連，
自從2017年7月來到美國攻讀博士學位，今年2024年，正是我在美國的第七個年頭。這段求學之路，尤其在普渡大學的五年博士階段，讓我在統計學和機器學習領域中不斷成長和反思。
▌2017-2022：普渡大學的博士旅程
這五年，我在印第安納州西拉法葉的普渡大學統計系攻讀博士學位。我的研
在 UCLA 統計與資料科學系擔任博士後研究員的這兩年裡，托程光教授的福，我有了許多帶學生的機會。至今，我已經指導了 15 名學生，透過這些經驗，我逐漸了解到不同學生的特質與表現。每位學生來到我們實驗室，目的大多是為了做研究並獲得推薦信，申請美國的碩士或博士課程。完成一個完整的研究工作，對他們來
在如今的商業環境中，數據分析成為HR部門的必要工具。透過有效的數據分析，HR專業可以實現全面的數據思維，掌握員工需求，解決組織挑戰。本文介紹了HR數據分析的八個步驟，從定義業務挑戰到評估結果與改進，提供了穩健的流程，幫助HR專業人員有效運用數據，推動數位轉型，促進企業發展。
1. 只專注於自己的研究領域，忽略跨學科合作的重要性
很多博士生在選定研究主題後，會全心全意投入其中，像是沉浸在某個狹窄的學術領域中。然而，這樣做很容易讓他們錯過跨學科合作的機會。例如，數學與統計、物理與電機等領域之間的互通性極強，但許多學生往往沒有意識到這一點。跨學科合作不僅可以拓寬學術
如果你是一個希望提升學術能力，並達到世界水準的學生，江金倉老師的教學方法可能會對你有極大幫助。
他的評分標準看似嚴格，但實際上，它提供了一個精準的成長信號，幫助學生提升他們的專業技能。
在美國頂尖研究所的標準下，這種方式為學生提供了不可多得的學習反饋。
- 理由1 - 嚴格標準代表
今年剛從會計系畢業，想要為未來想就讀會計系的學弟學妹們一點方向
先講結論，讀了四年的會計系我.....................不後悔~~
雖然學分超級多，但我也感受到奠基一門專業真的是需要下功夫的(難怪我要讀這麼多學分 淚奔.......)
至於進入會計系前的一些需知，就讓我這個剛畢業
