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沒有數字腦，也能輕鬆解析數據

為了解決python總和的問題，作者木田浩理,伊藤豪,高階勇人,山田紘史 這樣論述：

三井住友海上集團開發！ 菜鳥也可以無痛升級資料科學家的── ★大數據分析實戰指南★ 除了告訴你「應該做什麼」， 還告訴你「什麼不能做」！ 商品開發‧銷售策略‧KPI應用 　　◎什麼是「資料科學家」（Data Scientist）？ 　　「資料科學家」（Data Scientist）是資料分析團隊的核心。一個完整的資料分析團隊係由工程師、行銷、分析師，並由資料科學家銜接「數據」「解讀」與「應用」三個層面。讓「資料」不再只是單純的數據，而是能用在商品開發、銷售策略、檢視反省等實際層面上。 　　但大多數的企業，無法負擔「完整的」資料分析團隊。所以，往往擁有分析、行銷甚至是工程師背景的「資

料科學家」，就成為企業徵求相關人才時的首選。 　　Point：根據日本「資料科學家協會」的調查，企業想招聘的資料科學家類型，有四○％的企業為行銷人才、三六％為工程師人才、二四%為分析師人才。 　　◎5個D開頭字母，讓數據、資料變成業績！ 　　從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧 　　想開發一個新產品、發想一個新專案，首先必須找到需求；有需求才有商機，有商機才有行銷與銷售發揮的空間。但如何避免靠直覺、靠經驗摸索，在成功之前先繳出大筆學費？ 　　三井住友海上集團的4位資料科學家，將自己的經驗轉化為以5個D開頭字母構成的框架： 　　（1）Demand（需求）：詢問需求 　

　（2）Design（設計）：描繪整體輪廓 　　（3）Data（資料）：收集資料 　　（4）Develop（開發）：分析資料 　　（5）Deploy（部署）：展示資料 　　並結合實際的成功、失敗經驗，找出「應該做什麼」與「不該做什麼」，導出從找需求到開發產品、行銷、銷售，全部都能搞定的實戰技巧。跳過摸索期，用最有效率的方式將數據、資料變現，打造業績金雞母！ 　　◎跨領域發展必備！ 　　《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團的實戰指南 　　本書由隸屬於《Fortune》五○○大企業、日本知名跨國金融集團MS&AD保險集團控股旗下的三井住友海上保險的數位戰略部撰寫而成。其

中成員除了是現役資料科學家，並擁有電商、零售、通信、IT等產業豐富從業經驗。 　　如果你是： 　　行銷、銷售、IT領域▶想外掛數據分析技術 　　工程師、分析師▶想外掛開發、銷售實務應用 　　三井住友海上集團開發、並實證有效的跨領域實戰指南，讓你用最無痛的方式快速上手、成為最搶手的跨領域人才！  

python總和進入發燒排行的影片

資產負債管理之研究分析

為了解決python總和的問題，作者宣葳 這樣論述：

本研究由三篇關於保險業資產負債管理議題的論文所構成。本文第二章檢視在台灣地區銷售之典型利率變動型壽險之公平定價問題。假設資產過程滿足Heston隨機變動模型、利率過程為CIR 模型，保險給付將為一系列遠期起點期權之總和。本文就台灣財務市場之資料進行模型參數估計，再利用蒙地卡羅法計算契約公平價格，同時計算風險值（VaR, ES）。本文第三章闡述國際板債券評價系統的實作細節。台灣保險業總資產近兩成之國際板債券在IFRS-9 會計準則下非為純債務工具，必須以公允價值衡量。在此我們敘述以美國固定期限公債收益率或美元LIBOR及ICE利率交換率校正的利率期限結構，配合芝加哥期貨交易所的歐式利率交換選擇

權隱含波動度資料估計Hull-White 短期利率模型之評價理論細節，並使用開放原始碼程式語言Python 與函式庫QuantLib 及三元樹演算法實作國際板債券評價系統。除與櫃買中心系統價格輸出結果相比較外，我們展示本系統在給定利率期限結構與市場現有商品規格下可贖回債券期初價值與隱含年利率、不可贖回期間與可贖回頻率關係之計算。本文第四章探討copula-GARCH 模型在變額年金保證價值計算上的應用。有效的風險管理前提在於推估各種資產間的機率關係，並計算反映系統狀態的各種定量指標的能力。現代計算技術的進步使得更符合實際、不須過份簡化的多變量機率模型運用變為可能，而copula 正是如此的多變

量機率模型。結合GARCH 時間序列模型，我們利用一系列基於無母數統計與經驗過程理論的穩健統計檢定方法，針對給定S&P500 與S&P600 指數時間序列選擇並匹配最適copula-GARCH 模型，進而推估變額年金保證價值。

跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟)

為了解決python總和的問題，作者蔡明志 這樣論述：

　　本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角－－阿志哥和苡凡妹－－兩人輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。 　　本書擁有豐富的範例程式和說明，幫助讀者在學習的過程中達到事半功倍之效。最重要的，程式編寫完成後，必須除錯，所以在每一章的上機實習題目中，作者精心設計一些容易出錯的題目作為練習，久而久之，編寫程式的技巧會愈發純熟。 本書特色 　　1

.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。 　　2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。 　　3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。 　　4.每一章附有上機的實習題目，讓學習者測試對本章的了解程度。  

非監督式學習於風扇不良品辨別之應用

為了解決python總和的問題，作者郭晉豪 這樣論述：

在聲音傳達中，每個人聽到的特徵都不相同，除了非常明顯的噪音外，有些高低頻的微小異音，很難由人耳定義好壞。不僅如此，因為聲音沒有標準的答案，更沒辦法藉由異音直接判定不良，也有可能是每個人所聽到的結果不同，造成結果上的不同。尤其是在生產線上要由聲音判定好壞的產品，專業人員在長時間使用耳朵後，聽覺疲乏所判定的結果更可能有誤判的情況，若能由機器取代人耳，不但能提高產品品質並明確既定聲音的標準，還能增加生產之效率。本篇論文針對上述問題進行研究，設計了一台能模仿專業人員測試風扇過程的機構，並將聲音使用麥克風記錄下來，最後將所有聲音經由MFCC演算法處理，轉換成梅爾頻譜圖，再由程式做判斷。機構錄製與運轉上

的參數調整使用了田口方法來挑選，首先針對機構運作的可控參數挑選幾個並進行實驗，能調整的參數有電壓、錄製開始的時間、風扇夾具旋轉速度、風扇夾具來回時間、濾波器。將風扇錄製的陣列結果總和並重複三次實驗，觀察三次實驗的標準差，目的使其越小越好，挑出標準差最小的一組，使用此組參數當作實驗最佳參數。針對聲音沒有標準答案的部分，本篇論文使用了非監督式學習，並使用k-means與DBSCAN演算法，對風扇進行分類，並以PCA、t-SNE、AutoEncoder三種演算法對圖片進行降維與特徵提取，不只加快測試速度，還比較了三種結果的差異。最後使用t-SNE降維+DBSCAN分群結果準確率高達95%以上的正確分

類，此準確率以降維過後的圖片來說具有非常高的參考價值。