| 課程代碼 |
95Q00501
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| 課程中文名稱 |
R商業資料分析
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| 課程英文名稱 |
Business Data Analysis with R
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
碩專大數據一甲
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| 任課教師 |
張佳琪,童冠燁
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| 上課教室(時間) |
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週六
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第1節
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(L406)
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週六
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第2節
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(L406)
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週六
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第5節
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(L406)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
1.本課程在學習以統計與資料探勘方法處理大量資料時的管理決策問題，以萃取出有價值的資訊或內隱的知識，做為決策支援與管理之依據。
2.R語言介紹與資料採礦方法介紹。
3.探討大數據環境下管理的意涵與機會，並利用案例資料訓練同學資料分析與解決問題的能力。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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能了解大數據意義與特徵
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Understanding the meaning and characteristics of big data
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2
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了解資料探勘基本概念
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Understanding the basic concepts of data mining
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3
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應用R語言於商業資料分析
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To be able to apply R to basic statistical analysis
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4
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應用R語言進行資料探勘分析
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To be able to apply R to data mining technique
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5
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能有效解析與呈現商業問題
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To be able to present analysis result of business problem
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
(1) 大數據介紹
(2) R語言介紹與基本統計分析
(3) R語言與繪圖
(4) 資料探勘簡介
(5) 決策樹技術
(6) 關聯分析
(7) 集群分析
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| 英/日文課程大綱 |
(1) An Introduction to Big Data Analytics
(2) An Introduction to R and Basic Statistical Analysis
(3) An Introduction to R Graphics
(4) An Introduction to Data Mining
(5) Decision Trees Technique
(6) Association Analysis
(7) Cluster Analysis
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| 課程進度表 |
第 一週 課程簡介、什麼是大數據
第 二週 R程式語言軟體介紹(I)
第 三週 R程式語言軟體介紹(II)
第 四週 R程式語言軟體介紹(III)
第 五週 資料視覺化(I)
第 六週 資料視覺化(II)
第 七週 資料視覺化(III)
第 八週 決策樹分析(I)
第 九週 期中報告
第 十週 決策樹分析(II)
第十一週 關聯規則(I)
第十二週 關聯規則(II)
第十三週 群集分析(I)
第十四週 群集分析(II)
第十五週 類神經網路(I)
第十六週 類神經網路(II)
第十七週 大數據的未來趨勢和挑戰
第十八週 期末報告
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
報告
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| 期末考(第18週)考試方式 |
報告
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| 其他週考試考試週次與方式 |
無
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 能了解大數據意義與特徵 |
課堂講授
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口頭報告
（
平時
）
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| 了解資料探勘基本概念 |
課堂講授
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口頭報告
（
平時
）
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| 應用R語言於商業資料分析 |
課堂講授
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書面報告
（
期中
）
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| 應用R語言進行資料探勘分析 |
課堂講授
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書面報告
（
期末
）
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| 能有效解析與呈現商業問題 |
課堂講授
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書面報告
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
自編講義
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| 作者 |
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| 書局 |
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| 年份 |
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
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| 教學軟體 |
R、RStudio
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| 課程規範 |
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