【大數據之必備統計分析技巧】實務實戰
★課程時間:
2019年04月02.03.04日09:00-17:00 21小時->桃園
2019年06月04.05.06日09:00-17:00 21小時->台北
2019年07月06.07.14日09:00-17:00 21小時->新竹假日班
2019年08月28.29.30日09:00-17:00 21小時->台中
★課程地點:台北市大同區長安西路45-1號2樓之3
桃園班、新竹班、台中班、台南班、高雄班請於來電洽詢,謝謝!!
★授課講師:蘇峰民
★課程簡介:
工大數據(Big data),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資訊。在總資料量相同的情況下,與個別分析獨立的小型資料集(data set)相比,將各個小型資料集合併後進行分析可得出許多額外的資訊和資料關聯性,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
大數據時代的來臨帶來無數的機遇,但是與此同時個人或機構的隱私權也極有可能受到衝擊,大數據包含了各種個人資訊資料,現有的隱私保護法律或政策無力解決這些新出現的問題。有人提出,大數據時代,個人是否擁有「被遺忘權」,被遺忘權即是否有權利要求資料商不保留自己的某些資訊,大數據時代資訊為某些網際網路巨頭所控制,但是資料商收集任何資料未必都獲得用戶的許可,其對資料的控制權不具有合法性。2014年5月13日歐盟法院就「被遺忘權」(right to be forgotten)一案作出裁定,判決Google應根據用戶請求刪除不完整的、無關緊要的、不相關的資料以保證資料不出現在搜尋結果中。這說明在大數據時代,加強對用戶個人權利的尊重才是時勢所趨的潮流。
本課程除了說明大數據外,特別將分析大數據方法的艱深統計,以生活化淺顯易懂的方法,讓學員能夠輕鬆克服學習大數據的統計分析方法。
★課程效益:
學習本課程可使學員學習到透過深入分析可以瞭解大數據的統計解析方法,結合生活案例與實際相關分析,搭配統計軟體掌握關鍵輸入變量,進而針對這些關鍵點進行改善、防範與品質把關等,歡迎業界先進踴躍報名參加。
本課程參加課程之學員於返回工作職場後,可將所學運用於下列事項:
1.能夠理解大數據的核心概念,並能分析數據
2.了解大數據的趨勢、管理、執行與應用,發輝大數據的功效
3.結合公司持續改善活動,解決公司內外部失敗成本(COPQ)問題
3.提升專業人員的能力,同時為公司創造效益
4.累積公司的競爭力,建構持續改善的智慧
★課程特色:
1本課程描準目前已成的大數據,有系統有方法按照步驟,了解大數據
2.本課程著重實際問題與案例演練與觀念,並以實際案例台積電的方法,於課堂上分享產業經驗
3.藉由實際的案例學習實驗設計的步驟,理論與實務並重、深入淺出,讓學員知其然也知其所以然,發揮即學即用的效果。
4.理論與實務並重、深入淺出,讓學員知其然也知其所以然,發揮即學即用的效果。
5.學員之實作案例討論,以及經驗相互交流,加強學員實際應用之能力。
★課程大綱:
大數據之必備統計分析技巧實務實戰3天
| 序 | 課程單元 | 課程內容 /活動內容 | 時數 | 授課方式 |
一 | 輕鬆學大數據 | 1. 大數據的趨勢與管理的資訊革命 2. 大數據打造專家級決策 3. 公司內誰需要大數據 4. 盡信資料不如現實、現地、現物確保資料正確性 5. 個案分享-台積電以大數據提升製造智慧與良率 | Day1 2 h | 課程講授 問答法 影片教學 | |
二 | 基本統計 | 1. 統計之基本概念。 2. 統計方法的執行步驟。 3. 敘述統計之概念 資料的屬性與種類、資料的衡量尺度、母體與樣本之差別、位置測度及變異性測度,以及資料的整理與表現方式。 4. 統計軟體簡介(Minitab) 5. 案例與演練 | Day1 3h | 講授法 問答法
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三 | 常見機率分配 | 1. 離散機率分配 2. 連率機率分配 | Day1 2h |
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四 | 圖表分析 | 1呈現類別變數(長條圖、圓餅圖、柏拉圖……) 2.呈現數值變數(直方圖、時間序列圖、散佈圖、盒鬚圖………) 3.案例與演練 | Day2 3h | 講授法 引導法 問答法 小組討論與演練 | |
四 | 假設檢定 | 1. 假設檢定原則 2. 平均值檢定 3. 比例檢定 4. 變異數檢定 5.案例與演練 | Day2 4h | 講授法 引導法 問答法 小組討論與演練 | |
五 | 相關與迴歸 | 1. 相關分析與散佈圖的關係 2. 簡單迴歸 3. 多元迴歸 4. 案例與演練 | Day3 3h | 講授法 引導法 問答法 | |
| 六 | DOE實驗設計 | 1. ANOVA單因子變異數分析 2. 隨機變異數分析 3. K個因子2水準實驗設計 4. 部分因子實驗設計 | Day3 4H | 講授法 引導法 問答法 |
★匯款帳號:
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