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16. 結論:回顧與前瞻


第十六單元 結論:回顧與前瞻


單元大綱:
◆ 回顧:我們學過的
□ 資料分析方法
□ 策略規劃層次
□ R & RStudio
□ 機率、統計
□ 分析、預測、假設、模擬
◆ 前瞻:我們還沒學過的 (cmv2sim.Rmd)
□ 大數據運算
□ 機器學習
□ 人工智慧
◆ 我們的學習資源
□ 網站、社團、頻道
◆ 期末報告準備
□ 競賽評分項目

課堂筆記
◆ 期末專案 建立模型: unit16a (GitHub)
◆ 期末專案準備 Q&A: unit16b (GitHub)

檔案下載: 
◆ 第十六單元 雲端資料夾 (unit16)
◆ 第十六單元 課程投影片 (unit16.pptx)
◆ 期末專案準備 (final.pptx)
◆ 期末專案補充 (策略參數模擬.pptx)
◆ 第十六單元 課堂與作業筆記 (unit16cd.zip)

期末專案:各組請於截止時間06/18(二)23:59之前繳交以下檔案: 
◆ 競賽影片 : 時間限制最多7分鐘,呈現你們小組的分析、規劃程序和行銷企劃
□ 上傳到 ~/2019RPB/期末競賽/期末簡報/ group#_final.mp4
◆ 競賽簡報PPT : 競賽影片所使用之簡報檔
□ 上傳到 ~/2019RPB/期末競賽/期末簡報/ group#_final.pptx
◆ 競賽 R markdown : 呈現過程中所使用到所有的code,請記得簡述步驟
□ 上傳到 https://github.com/RPB19/Group#/final
□ 檔名:group#_ final_1.Rmd、group#_ final_1.HTML

參考連結:
◆ ggpubr: Publication Ready Plots (URL)
◆ Introduction to Probability and Statistics Using R (URL)
◆ From Data to Vis (URL)
◆ Quick-R: Multidimensional Scaling (URL)
◆ NMDS (Non-metric MDS) Tutorial in R (URL)
◆ GapMider (URL)
◆ Cluster Analysis in R: Practical Guide (URL)
◆ Principal Component Methods in R: Practical Guide (URL)
◆ Accelerated Introduction to Statistical Methods:
Bootstrap Example, Dept. Statistics, University of Wisconsin-Madison
◆ Statistical Inference Week-4: Power, Bootstrapping, & Permutation Tests, John Hopkins University
◆ Choosing Statistical Test, Inst. of Digital Research & Education, UCLA
◆  中山管院大數據平台 入口網站
◆  R:資料分析與基礎統計 線上課程自學地圖
◆  John Hopkins: R Programming 線上課程
◆  John Hopkins: R Programming eBook
◆  Harvard: Data Science 線上課程
◆  Harvard: Data Science 課堂筆記