開放資料平台的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

App Inventor 2 零基礎創意程式設計(第二版)(附範例光碟)

為了解決開放資料平台的問題，作者洪耀正 這樣論述：

　　本書為App Inventor 2程式入門與程式推廣的首選，用以培養讀者邏輯推理與高層次思考的能力、創意發想與專題製作的能力，以及與資訊專業人員溝通合作的能力。App Inventor 2將複雜的程式語法轉為圖形化的程式方塊，讓初學者輕鬆學會程式邏輯的基礎，親身體驗App專題創作帶來的成就感與樂趣。   　　第一版推出即受廣大讀者支持與肯定，因應App Inventor新版介面推出，除更新全書介面外，並加入語音翻譯App單元，讓範例更豐富多樣。   　　本書分為兩大部分： 　　1.基礎篇：聚焦於程式語言基礎，透過大量且實用的App範例，讓讀者理解程式的基本概念。

　 　　2.應用篇：聚焦於資料存取，內容包含手機端的資料處理、雲端資料庫應用、連結政府資料開放平台，以及GPS定位等相關實務功能。   本書特色   　　本書軟體採用App Inventor 2英文介面 　　1.概念明確：每章節以1到2個程式概念為主，加上對應的App範例加強學習。   　　2.基礎觀念建立與進階練習範例：本書分為基礎篇和應用篇。基礎篇介紹程式的基本概念，應用篇則以實用的App範例介紹資料存取的方法，並且包含時下流行的雲端資料庫建置等章節。   　　3.延伸練習：每章後均加入延伸練習內容，提供讀者進階學習的實作。   　　4.

實作App：作者實作之App－－加速度量測App、客製化簡單語音計算機App，可於Google Play下載。

開放資料平台進入發燒排行的影片

以資料前處理、擴充建置進行資料挖掘之校務研究

為了解決開放資料平台的問題，作者謝季軒 這樣論述：

自從教育改革後，臺灣高等教育快速擴張與成長，近年來受到國際化、市場化、少子女化與區域化的衝擊，因而開始逐漸重視校務研究。為了因應高等教育產生的問題，透過校務研究以科學化論述事證的方式面對環境與教育政策的改變。本研究以個案大學為研究對象，透過資料整合、清洗及轉換建置校務研究資料，作為支援證據、數據導向之校務決策依據。本研究統整個案學校中學生基本資料、社團參與、獎懲、校內工讀、請假缺曠課紀錄等資料，以就學穩定度的議題，針對個案大學七個學院進行學生資料的研究。研究發現，在農學院、生命科學院及人文藝術學院學生休退學比例與地區生活水平呈現區段性正相關。另外透過網路爬蟲，收集學生申請入學志願選填資料，進

行個案大學競爭學校之分析。在個案大學中，景觀學系具有較高影響力之競爭對象為逢甲大學、國立高雄科技大學及東海大學。在理工學院的部分，較高影響力之競爭對象為高雄大學、雲林科技大學及臺南大學。研究結果提供個案學校未來擬訂與調整學生獎助學金、招生策略之依據與參考，最後並分別對主管機關、個案學校、未來研究提出相關建議。

不懂程式也能學會的大數據分析術 - 使用 RapidMiner

為了解決開放資料平台的問題，作者黃柏崴,李童宇 這樣論述：

行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！ 養成大數據分析力的第一本書！ 　　資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。 　　只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 (例如要會撰寫 Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。 　　書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具 - 【RapidMiner】，帶您走過資料科學 / 資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問

題？」開始，從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果...等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法，您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。 　　在現今數據充斥的環境下，期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」，提早掌握重要資訊、贏得先機！ 【釐清資料領域重要關鍵字】 　　‧大數據‧開放資料‧資料分析‧資料科學‧機器學習 【資料分析雙鑽石模型】 　　‧問題發掘‧蒐集與前處理‧資料探索與視覺化‧建模‧模型解讀 【完全免費的資料集散地任你挖寶】 　　‧data.word‧Kaggle‧Github‧政府開放資料平台… 【統計、建模術語零阻礙，

白話解說保證看懂】 　　‧監督式/非監督式學習‧決策樹‧邏輯迴歸‧混淆矩陣‧分類問題‧迴歸問題‧RMSE、MSE‧分群問題‧K-means模型‧Elbow method‧時間序列‧ARIMA 模型 【不分領域、一看就懂的生活實例】 　　‧預測NBA選秀球員發展性‧預測中古車的價格‧找出相似喜好的客群‧出生率預估 本書特色 　　●零程式基礎！建立分析模型 Step by Step 保證做的到 　　●零統計基礎！滿滿白話實例，輕鬆解讀統計、衡量指標概念 　　●生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析

利用資料科學手法探究銲接環境對沃斯田鐵不銹鋼管銲道氣孔之影響

為了解決開放資料平台的問題，作者陳杰毅 這樣論述：

工業用沃斯田鐵不銹鋼配管用途多為輸送流體或氣體，內部均須承受一定程度的壓力，理論上管內任一點承壓能力相同，若因銲道存在氣孔也等同該處厚度不足，長期承壓下就有可能發生破裂的風險，因此業界在生產鋼管時就必須特別注意成品中是否具有氣孔。在過往業界通常是依據經驗法則來避免在鋼管生產過程中氣孔的產生。然而在近年資料科學概念普及後，各行各業長期以來的經驗法則逐漸受到挑戰，甚至是推翻。因為資料科學標榜的即是在不考慮任何主觀認知或專業知識下，僅以純資料觀點來進行資料分析。也因此，本論文也會依據這樣的概念探究過往鋼管生產時氣孔產生的原因是否真與既有知識相符。本研究所進行的分析步驟流程如下所示。首先我們會將原資

料進行清洗與降維，接續以集群分析取得分群結果，在進行特徵值標準化後，投入隨機森林訓練找特徵因子重要度，最後以不加入專業知識的情況下，進行環境與條件對產生銲道氣孔影響度的探討，最終以實驗流程證明本研究方法的可行性。