【PTT 大數據】從資料分析探討 BOY-GIRL 版鄉民最頭痛的兩性問題

文字探勘 (Text Mining) 了解鄉民都在討論什麼?

「男友要我當佛系女友」、「男友與他的前女友?」、「喜歡的女生因為我的星座拒絕我」、「11 年應該結婚還是分開?」你曾經在感情上也有這些困惑想尋求討論與解答嗎?

批踢踢實業坊,簡稱批踢踢、PTT,是一個台灣電子布告欄 (BBS),提供線上討論社群空間。其中,Boy-Girl 兩性看版就是其中一個熱門討論兩性問題的空間,大家可以在版上尋求感情問題的解決方法,或單純抒發與另一半在相處上的心得。身為資料分析師,利用現在正夯的大數據分析技術:文字探勘 (Text Mining) 的文字雲 (Word Cloud) 與關鍵字分析 (Keyword Extraction) 技術來解析鄉民發文的疑難雜症。 繼續閱讀 “【PTT 大數據】從資料分析探討 BOY-GIRL 版鄉民最頭痛的兩性問題”

【雲端金融應用】使用 BigQuery 和 Cloud Datalab 分析金融時間序列

本篇文章將闡述 BigQueryCloud Datalab 作為定量分析工具的功能和實用性,可以讓您設置一個基於 Jupyter Notebook 來運行的 Cloud Datalab 教學。

如果您是定量分析師,您可以使用各種工具和技術挖掘大數據,例如:市場交易歷史,以獲取可以讓您深入了解市場趨勢的信息。由於報價和交易資訊是以可預測的時間不斷間隔發生,因此您可以透過「頻率分析」、「移動平均線」等技術來分析這些按著時間來排列的財務資料。 繼續閱讀 “【雲端金融應用】使用 BigQuery 和 Cloud Datalab 分析金融時間序列”

如何在 TensorFlow 內建立推薦系統:部署推薦系統 (四)

本文是教學系列的第四部分,教您如何在 TensorFlow 和 Cloud ML Engine 實行 machine learning (ML) 推薦系統。這個部分教導您如何在 GCP 上部署生產系統,並針對產品提供建議和定期更新推薦模型。

這個教學系列包括以下部分:

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如何在 TensorFlow 部署推薦系統:在 Google Analytics (分析) 的資料上應用 (三)

本文是一系列教學的第三部分,向您展示如何利用 Google Cloud Platform(GCP) 中的 TensorFlowCloud Machine Learning Engine 實作機器學習 (ML) 推薦系統。本文將會介紹如何利用 Google Analytics 360 收集的數據,透過 TensorFlow 建模做到網站的內容推薦。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 部署推薦系統:在 Google Analytics (分析) 的資料上應用 (三)”

如何在 TensorFlow 部署推薦系統:訓練和調校 Cloud ML Engine (二)

本文是多教程系列的第二部分,將展示如何透過 TensorFlowCloud ML Engine 部署機器學習 (ML) 推薦系統。在這個單元中,您將學習到:如何使用 GCP 中的 Cloud ML Engine 來訓練推薦系統,並調整其中的超參數。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 部署推薦系統:訓練和調校 Cloud ML Engine (二)”