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同時也有10部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20) 上課影音內容: 01_開場簡報說明 02_大數據課程理念與應用範例 03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明 04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明 05_範例2與範例5_股市當日行情表說明 06_範例5_股市當日行情表...
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#軟體工程師面試 #文長慎入
面試問題好像一直以來都是一個很多人關切的環節,在各大版上也一直有人會詢問。因為之前有幫公司面試一些人,還有加上從朋友那邊搜刮來的經驗,概括分享一下。
這邊感覺可以分成幾個部分:
1. 面試的題目是否都是演算法相關題目?
2. 是為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關?
3. 我現在學的東西對找工作是否有幫助?
4. 公司招募看的到底是這個人的學經歷,能力,個性,還是什麼,為什麼有些人很感覺很厲害卻一直無法拿到offer?
其實用FB排版不太容易,但因為懶得登入部落格,想說快速地打一打,所以也請各位見諒。
#面試的題目是否都是演算法相關題目
如果是投FANG之類的,Facebook Amazon, Neflix, Google (沒記錯應該是這幾間),反正就是這些有名的大廠,除了Netflix目前沒有遇到認識的聊過,其他都是考演算法沒錯。
當然也不只有會考演算法,根據你申請的職缺,可能也會加考一些其他的東西。
那其公司是怎樣呢?其實還是有很多公司會考演算法相關的,尤其是線上面試。
雖然在疫情下全都是線上,但一般來說,還是會有分兩種,一種是沒有真人的狀況下,就是給你像是HackRank這種網站,你點開可能有六十分鐘讓你做兩題。
做完以後你提交,你也不會知道你的分數跟分析結果之類的,看公司怎麼做設定,而且除了演算法相關題目,也可以設定選擇題之類的。
另一種就是真人面試,通常電腦自動面完以後,你可能會跟真人線上面試,真人也是會給你類似所謂的白板題,就是出一個題目讓你現場解題,然後中間可能有的會要你跟他討論,當然看面試官拉!
比較加分的還是,你編寫的時候可以邊闡述自己的想法,而不是低頭默默寫完,這樣也是有點尷尬。如果你編寫邊闡述的話,或者是少有點互動,也是展現你的溝通能力以及你對於題目的掌握能力,就像是你看到一個很簡單的題目 (2+3)*5 之類的,你可以很有自信的說,喔因為2+3在括弧裡面,所以要先算,然後再乘以5,展現底是真的有理解,而不是就是背題目之類的。
有些公司也可能是給你回家作業,叫你做一個小專案之類的,看你應徵的職缺,可能是叫你做一個UI 或者叫你建一個API 也可能叫你做一整個比較完整的東西出來。如果你是面試架構師的話,可能會叫你建一個架構,或設計一個架構出來。
然後也有的公司(像我們公司)就是需要pair programming 所以在線上面試的階段就是會有,真人跟你一起寫程式這樣。
#為什麼實際工作內容通常都和面試考的沒有相關
這個部分一直以來都是一個難解的謎題。像是Google Facebook這種大公司其實不難理解,畢竟他們是比較類似General 的招募,不是一開始就決定好你就是要去某個Team然後永遠讓你待在那個Team。就他們招募的是他們覺得,有潛力的人才,這樣不管需要做什麼都可以自由移動他們,給他們training就可以變得很好用。加上他們一次招募的數量也是相當龐大,考演算法相關的話,可以快速篩選,也更有機會找到他們需要的人才。
因為像是Facebook或Google這種有自己開發框架,開發技術的公司,他們的確有很多時候需要寫演算法或者系統優化的工作。
那像是普通的中小企業或新創,說真的,其實就是跟風。因為覺得人家Google Facebook都是這樣找到優秀人才,那我們也要依樣畫葫蘆,這樣鐵定也能找到厲害的人。
可是這樣找到的人進去以後,發現公司好像也是不知道在幹嘛,最後可能也會待不下去。所以這個部分,近年來也越來越多公司開始改進,開始思考什麼樣的招募流程最適合自己公司。
像是pair programming也開始成為近年來的一個流行的面試,有的公司並不是真的pair 但就是你要跟他們一起工作,了解他們公司的文化,或者跟他們的工程師進行一些深度討論。或者會問你說,假設給你設計一個系統,你要怎麼做之類的。
當然,面試問題跟流程都是每間公司各有不同,不是說你現在準備一種就萬無一失。所以說最好還是盡可能的,提升自己的基礎能力。
如果真的就是打算以FANG為目標的話,就可以從刷題開始,像是Leetcode, Hackrank, codewars之類的都不錯。之前有看到一篇文章,他刷了幾百題,而且每題刷了三次以上,真的很有毅力。刷題的重點就是在於熟練那些題目,可是也不要硬背,你練習是要練那個速度感。可是該理解的還是要理解。
因為你進公司以後,你還是需要使用那些東西來工作,不是只是為了刷題而刷題,而且面試官可能也會考你變形題之類的,或者問你一些記憶體相關的問題,或者是系統設計的問題,或者單純想知道,你是怎麼想出解法的,所以硬背題目跟答案其實也是不太行。
目前我的了解是,大部分中小型企業或者新創,很多時候你學習新東西的能力是比演算法更重要的,尤其是新創你什麼都要會,假設公司是剛起步的新創,你就要變成公司主要的技術專家,什麼東西不太會也要馬上現學現賣,也不要期望公司可能會給你什麼Training 或者有人給你依靠,可能同事還要依靠你。
中型或者普通大型企業,假設公司已經有產品的話,大部分的時候可能是既有產品維護,除非你剛好很幸運地在新產品開發的Team,這樣就有機會學到很多東西,不然維護的話,很多時候只是在了解產品本身是否有Bug,改善code品質之類,也要看公司是否有想花成本在維護上面。如果公司就是打算一個產品,改一點東西就繼續賣錢,那樣好像也不太需要一直去migrate 或者搞新東西上去。
如果你剛好很幸運在獨角獸新創,那你不但可以學到很多東西,還可以用最新科技,可能還有機會遇到大神帶你。
所以說選公司其實也是有點重要,面試的時候,可以問問他們說,那你平常的daily work是怎麼樣的,公司有沒有走敏捷開發,公司有沒有用雲端,公司一個Team的規模之類,以及公司會不會提供訓練。
#我現在學的東西對找工作是否有幫助
其實這個就要看你的未來三年五年十年規劃。
假設你就是都在寫前端,你也覺得我要寫前端寫一輩子,那好像就可以繼續一直focus在前端。如果你擔心自己會丟飯碗,是不是要學點後端,其實也是可以學,可是學了以後,你打算學得多專精?後端的東西也是會一直更新,一直進步。可能Restful API 也可能不是,DB也有好多種DB, 後端語言也很多種,所以你是想要學個大概,還是是希望,後端也問題的時候,自己可以去看code也看得懂?
前一個專案,公司有一個前端,他就是因為自己做的ticket幾乎都會碰到後端,就乾脆把整個後端也寫一寫,就變成fullstack,雖然他主要還是算前端。但也因為是.NET 所以前端跟後端可能沒有太明顯的分界,至少我相信他本來就會寫.NET了,因為幾乎有一半以上的controller都是他寫的。
如果你是寫react SPA,就是跟後端完全分開,你就只要寫到send http request 那邊的話,那好像也不太需要去了解到後端的架構,就是大概知道後端的endpoint 長什麼樣子就好,他們需要提供的文件就是需要提供。
如果說你是怕以後失業,怕公司可能覺得請全端比較划算,那的確還是多學一點好,反正多學也是投資自己。還能順便展現自己的上進心以及學習能力。
以consultancy來說好了,感覺是什麼都要學,像是公司可能就會說,啊最近我們的客人都要求要會什麼什麼,那你就趕快學一下。當然公司也不是很壞心的就叫你要馬上學會,公司最近也是有開始提供一大堆Training 之類的,還給你錢讓你去考一些證照。
目前我使用的語言主要還是Javascript 和 C#這樣,然後公司有希望我可以好好學學Java。其實也不是不會寫Java,如果有發漏我其他文章的話就知道,其實我最一開始學的時候,第一個語言就是Java。
在台大資訊系統訓練班的時候,我就上了Java和PHP的課程,為自己來英國念研究所做準備,一年的master course也都是Java 跟PHP為主,然後有用了一點Python這樣。可是工作以後就只有使用C#和Javascript 而已,所以說,學校學了也不一定會用到。
很多東西都是工作以後才學的,然後Python是平常自己刷題的時候會用,因為覺得不錯用。
其他的話,我覺得雲端相關的東西滿實用的,像是AWS或Azure 或GCP 有機會的話是可以自己摸摸。我自己是滿幸運的在工作上一直都有用到雲端產品,主要是AWS,前一個專案有用Azure 這樣。
DB的話,就是SQL和NoSQL可以個學一個,應該就滿好用的了,目前最流行的應該就是PostgreSQL和MongoDB 。如果對於Graphic Database有興趣也可以稍微看一下像是Neo4J之類的吧!
前端框架的話,就是React, Angular, Vue.js選一個吧!學會一個以後再去學其他的也不難,這三個我是剛好工作上都有用到,我自己是覺得Vue和React應該是比較好上手的,入門門檻比較低,Angular就一定要寫Typescript.
後端框架的話,看你用什麼語言,Java就學spring boot,
C#就是.NET,JS的話應該是Express,Python就Django,PHP就Laravel 。
Mobile的話我沒有寫過也不知道。
如果是平常想要補充知識的話,可以多念一些像是security 相關的東西,或者是Oauth那類的,也可以看一下架構之類的。像是Microservices, microfrontend, Domain Driven Development 這些概念性的東西。
也可以看一些像是Clean Code相關的書,怎樣重構原本的爛Code或者TDD相關的書。
反正前一篇文章就說了,這個職業就是要一直學,活到老學到老,如果打算做到老的話。
#公司招募看的到底是這個人的什麼
其實每個公司應該都不太相同。有的公司就是要招募他們覺得最聰明的人,所以就是一直問你一些很難的東西。或者就是只要找那種名校出來的人,最好有什麼數學物理奧林匹亞的。
有些公司看的是你的個性,符不符合公司文化,或者同事喜不喜歡你之類的。
有些公司就是很缺人,看你能不能馬上上工之類的。能的話就馬上錄取你之類。但通常那個可能是很雷的缺,例如公司找人找很久都找不到,終於看到一線希望。然後為什麼找不到人,可能是薪水開的偏低,或者公司名聲不好,上Glassdoor就可以查看公司的評價。也可能是職缺本身很雷,例如看起來就是個打雜缺。或者是前人都做不久就離開,所以需要一直找人。
有些公司是看你寫的code 例如看你的code乾不乾淨,可能你寫出來的code都很乾淨,設計也很好,思路也很清晰,他們就會錄取你。
有些公司看的是你有沒有某些特定的經驗,例如公司開那個缺剛好就是要找有AWS經驗的人,所以可能就是會錄取他們覺得AWS經驗比較多的人。或者是剛好想找之前有做過Serverless架構的人,或者是有碰過Kubernetes的人,這個時候真的就是靠經驗了。
也有的公司就是,他們也懶得找人,HR給他們面試的第一個人就會錄取,這個完全靠運氣。這件事情真的發生在我第一間公司的另外一個Team,主管非常不喜歡面試人,也覺得我工作都沒時間還要面試。所以就是隨便問問之類的,然後就跟HR說好。
--------------------------------------
以上就是我目前經歷過以及別人分享給我的經驗。我覺得面試的話,運氣真的也是佔滿大的比例,尤其是遇到像第一間公司那種狀況的。
當然年輕的時候可能會比較急躁,也很擔心自己找不到工作,考量到的還有金錢跟公司名聲,所以學不學得到東西也可能是其次。
選offer的時候,也可能就是可以分析一下,自己想要的到底是什麼,是金錢,是做得開心,還是想要可以做的久(這個也要看公司可以活多久),除了看Glassdoor也可以上網看一下公司財報。
最近的疫情衝擊下,有很多新創或中小企業也開始裁員跟減薪,所以公司平常的財務狀況和經營方針也是很重要的。即使公司可能一直都有收入,也可能因為現金管理問題,導致沒有足夠現金需要裁員。
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👏感謝那些看戲抓漏的路人,謝謝你讓我更強大😂來看看資訊吧~不要睡著了喔~
✍RAM的用途是什麼 ?
RAM(random access memory)隨機存取記憶體,是連接CPU和其他設備之間的一個通道,是與CPU直接交換資料的記憶體,又稱主記憶體(中國稱為內存)。當CPU工作時,它需要從硬碟等外部儲存器上讀取數據,而為了使CPU工作的更有效率,這些數據會先放到RAM記憶體中,然後再轉移至CPU處理。
RAM記憶體就像是一個臨時存放東西的「倉庫」,容量空間會影響手機運行流暢度與遊戲下載速度。RAM記憶體除了容量大小不同外,就標準來分可分為LPDDR2、LPDDR3與LPDDR4。根據三星的說法, 越後者的規格標準的最大處理速率與功耗程度都會優於前一代的規格。
當RAM記憶體容量空間不足50MB時,手機運行很容易變慢;低於21MB的RAM、出現卡頓或閃退(應用程式無預警關閉),甚至當機出現。
手機運行流暢度好不好或速度快不快與否主要是與CPU本身的架構與規格(處理器核心數、ARM架構、總帶寬、GPU、常規主頻的高低、製程工藝、L2二級緩存)及手機與作業系統的優化程度有關,Mobile RAM記憶體通常只是扮演CPU的暫時存放數據的「倉庫」,容量大的RAM記憶體只是代表可以暫時儲存的空間較大,會影響加載程式的速度,但是只要容量不會低於手機作業系統或應用程式最低容量空間所需,RAM記憶體容量越大並不保證手機運行流暢度就會比較好。
換言之,大容量的RAM記憶體可以讓更多應用程式處於「閒置快取狀態」,喚醒應用程式的速度會快於啟用「完全關閉狀態」而影響遊戲加載的速度,但對於手機的操作流暢度而言就實用角度來看幾乎是沒有差異的。
👉iPhone的RAM為何最高只有2GB卻更流暢呢 ?
Apple iPhone最高只有使用2GB RAM (只有iPad Pro 12.9吋才使用4GB的RAM),但多數人都認為iOS系統總是這麼流暢又好用?
Apple iPhone比Android手機操作系流暢的主要原因如下:
A. Apple iPhone 對於圖形的處理較強:
手機流不流暢通常與處理器處理圖像GPU能力有很大關係,擁有性能強大的GPU一直是蘋果iPhone處理器的優勢。,以iPhone 6S、iPhone 6S Plus所使用的A9處理器就使用了Imagination PowerVR的最新一代PowerVR GT7600 GPU。PowerVR GT7600擁有六個“核心”(SIMD),每核心多達48個MAD單元,總計達到288個, 再加上PowerVR本身的架構改進、採用LPDDR4內存帶寬、更大的三級緩存……,造就了iPhone 6S、iPhone 6S Plus在3D Mark的評分領先群雄。
Apple iPhone 擁有傲視群雄的GPU性能,再加上iOS中對於圖形的處理都是讓GPU來處理,讓CPU 可以專心處理純指令,不像Andriod手機很多圖形、特效仍透過CPU運算,因此iPhone能獲得流暢的體驗。
👉系統響應次序不同:
使用iPhone/iPad,觸控螢幕之後,iOS作業系統響應次序依序是:Touch(螢幕)—Media(媒體)—Service(服務)–Core架構,而Android作業系統響應的次序依序是:Application(應用程式)—Framework—Library—Kerna架構。Android系統中在顯示相關的圖形處理,屬於第三部的Library。響應次序不同讓用戶在觸控iPhone與Android手機時,感受到的流暢與卡頓情況體驗就有所影響
🎉Android系統破碎,優化困難:
Android系統所支援的硬體多元且系統版本破碎相當嚴重,大大提升手機廠商系統優化的難度。再者,Android機種眾多,APP開發商很難針對所有高階、中低階機種都進行優化,因此大多需要取一個平衡點,讓App能在不同的裝置上擁有差不多的體驗,導致Android用戶無法體驗到App的最佳執行狀態,在執行 APP時比較容易出現卡卡的狀態。
iOS系統屬於封閉式系統,加上用戶升級系統意願高及機型相對單純,Apple與app開發商在系統的優化相對單純,在硬體利用上就容易有很好效率。
❤Android手機該買6GB的RAM容量 ?
Android作業系統是個多工的系統及APP應用程式機制類似「橡皮擦原理」,因應常駐程式使用量越來越多、手機螢幕的解析度提高並須分配更多的RAM給顯卡等硬體運行使用及部分大型遊戲或APP應用程式需要一定容量的RAM空間,否則容易因RAM容量不足而卡頓或閃退的問題。不過,使用JAVA開發語言的Android系統逐漸演進的情況下,JAVA虛擬機帶來的卡頓現像影響已漸漸削弱,中低階機型只要有2GB/高階手機有3~4GB的RAM容量,基本上就可以擁有良好的操作體驗了。
想把只當作臨時存放東西的「倉庫」的RAM容量買大一點(6GB),備而不用不好嗎 ? 老子有錢,想要任性點 ,版主也只能一笑置之。不過,版主還是要提醒,好的硬體一定要搭配優化能力較強的手機廠商才能發揮所長。臨時存放東西的「倉庫」變大了,但連接倉庫的通道狹小或是通道上塞滿雜物,倉庫再大也只會成了蚊子倉庫。
頭文字D 動漫有段情節,劇中藤原拓海的AE86引擎掛掉後改裝性能更強的4AG-E AE101高轉速引擎。雖然4AG-E AE101引擎屬於怪獸級的高速引擎,但缺乏高轉速表及駕馭經驗不足下,藤原拓海剛開始的成績不進反退。目前推出6GB的廠商~ vivo 、Le 、Vernee 、Asus 都不是在手機優化卓著的一線大廠,要想真正體驗6GB RAM帶來的好處建議還是等三星或HTC推出吧!
#其實古哥很厲害的
#歡迎分享
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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)
上課影音內容:
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
元培醫事科技大學,台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
![post-title](https://i.ytimg.com/vi/YWIc-P7KTlI/hqdefault.jpg)
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06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
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Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
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海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
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超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
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自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
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在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
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Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)
上課影音內容:
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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如題,我按照Java官方的指示下載windows專用的java
但是下載完按啟動就是沒反應
請問有人遇到這種狀況嗎?
之前安裝java 7都沒有這種問題
(為避免跟防毒軟體衝突已全部移除,但仍無法運行)
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