資料科學 – 第 3 頁

Google Trends Enhanced 搜尋趨勢分析威力加強版

威力加強版突破Google Trends限制，一次可搜尋超過五個關鍵字。透過分組搜尋並設定比較基準，解決搜尋熱度比較值問題。同時提供以日為單位的精細資料，避免長時間資料被合併為週，大幅提升使用彈性與分析效率。

AI, 資料科學 | 2024-09-22

規劃資料科學專案，以機器學習模型提升簡訊行銷成效。透過A/B測試比較模型預測組與人為篩選組，結果顯示模型組ROI領先17-35%，大幅增加毛利。專案成功關鍵在於明確定義問題、擬定可行方案及設立績效指標。

股價預測專案是資料科學家最強的Side Project。它可變現、可優化、可獲利，同時累積數據分析和投資經驗。透過訂閱資料庫和使用雲端平台，可專注於核心競爭力。這個專案也能拓展軟體開發技能，是絕佳的練功機會。

資料科學 | 2023-03-26

建立個人網站作為資料科學作品集不僅展示專業能力，更能累積side project經驗。善用現有工具如WordPress和GA4，可開發會員系統、分析使用者行為，創造更多專案機會。

資料科學 | 2024-09-19

資料科學團隊在公司中的組織編制有三種:獨立部門、隸屬IT/RD、隸屬需求方部門。各有優缺點，影響職涯發展、同儕支持、專案選擇、部門角力等面向。求職時應考慮個人特質與工作環境的適配性。

編碼問題常讓人頭痛，尤其在匯出檔案時。CSV和Excel各有優缺點，選擇取決於使用情境。常見編碼包括UTF-8、UTF-8-Sig和Big5，建議都試試看。若遇到編碼錯誤，可用errors參數忽略。

氣象局提供鄉鎮天氣預報API，包含15項天氣資訊。資料結構複雜，需耐心整理成表格。此資料集持續更新但不保留歷史，使用者須自行備份。文章附上Python程式碼，方便讀取和處理資料。

AI, 資料科學 | 2024-09-22

資料科學家應建立完整的背景知識，並養成良好的程式撰寫習慣。將常用功能function化可提高效率、減少錯誤、降低協作難度。建立code review文化有助提升團隊戰力。累積內部變數的function可讓團隊站在前人肩膀上持續成長。

重建R語言lubridate套件的ymd功能，將數字轉換為日期。透過自定義函數str_replace_special和ymd，實現簡潔的日期轉換，避免使用額外套件，累積成個人toolkit。

資料科學 | 2025-05-31

蝦皮數據分析競賽中，時間緊迫是最大挑戰。建議團隊分工為資料手、游擊手(PM)和建模手，並制定多套方案因應。網路下載速度慢時，可分組使用Wi-Fi和行動網路。妥善規劃流程，做好風險控管，才能在有限時間內完成任務。