晨晰在評估一個新案件時，可以透過論文的第三章「研究方法」進行報價，需要的重點內容包含「研究架構」、「研究假設」、「研究工具」、「資料分析方法」，另外搭配「問卷電子檔（如採用問卷收集資料時）」，當這些內容整理的越清楚，甚至可以在不需要討論的情況下，直接對案件進行報價或完成分析，本篇文章就針對這五個部分，說明如何準備這些項目。
研究架構
公告版位
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- Dec 25 Mon 2023 09:05
「研究方法」準備好了嗎
- Dec 18 Mon 2023 08:59
隨機森林概念與操作：探索強大的機器學習演算法 (2)
- Dec 11 Mon 2023 15:45
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- Nov 27 Mon 2023 08:49
隨機森林概念與原理介紹：探索強大的機器學習演算法 (1)
隨機森林是當今機器學習領域中一種強大的演算法，廣泛應用於資料科學和預測建模。它是一種集成學習方法，通過在大量的決策樹之間進行投票，來執行分類和回歸分析。隨機森林的概念和操作靈活性使其成為資料科學家和機器學習實踐者的首選之一。隨機森林採用了決策樹的優點，如解釋性和穩健性，同時克服了決策樹的過擬合(Over-fitting)問題。它通過隨機選擇特徵和訓練樣本，並將它們組合成強大的分類器或回歸器，建立一系列不同的決策樹。這樣，隨機森林能更好地處理複雜的資料集和高維度特徵。
- Nov 20 Mon 2023 09:11
深度剖析美兆健檢資料庫，量身打造最適合的研究主題
- Nov 13 Mon 2023 09:03
美兆健檢資料庫+800題個人生活調查=黃金論文
- Nov 06 Mon 2023 08:55
用美兆健檢資料庫輕鬆投稿上20分!!
- Oct 02 Mon 2023 08:59
Power BI急先鋒：我只要當天最新資料
公司營運產生的客戶、銷售等資料，通常是每天產生。Power BI匯入這些每日生成的資料檔，每次都要手動去讀取新的資料檔，才能獲得當日的資料，是否有點麻煩？如果你的檔名日期的話，今天來教大家一個快速的做法讓你可以每天自動的匯入當日資料檔。
舉例，一個資料夾內，每天都會產生一個檔案，檔名就是當日日期
- Sep 19 Tue 2023 08:40
相關分析~小心你最容易犯的幾種錯誤(二)
表格：
（8）最常見的相關係數表，直接根據輸入的報表，只留下相關係數的部分製表，左邊列輸入變數名稱，上方欄則用代號表示，顯著性的部分直接以星號表示就好，這樣的呈現一目了然。然而也是有缺點的，當放入的變項太多時，在兩兩變項的相關組合下會產生非常的相關係數，將容易造成表格的數字不好閱讀。從表4-4-1可知研究變項有3個，分別是日常生活功能、憂鬱、生活品質，因此主要的相關分析有「日常生活功能與憂鬱」、「日常生活功能與生活品質」、「憂鬱與生活品質」，剩下未標顏色的區域為生活品質各構面的自我相關。
- Sep 04 Mon 2023 08:55
相關分析~小心你最容易犯的幾種錯誤(一)
獨立樣本T檢定、單因子變異數分析、卡方分析、皮爾森積差相關，是在研究變項之間的關係時，最常使用的統計方法，前三項已經有寫過文章做教學介紹，因此本篇將補齊第四個統計方法「皮爾森積差相關」，用於衡量兩個連續變項的相關性，係數介於-1至1之間，正負代表變項關係的方向性，數值代表變項之間的關係強度，若係數之絕對值愈接近1，表示關聯性愈強。
相對前面三種統計方法，皮爾森積差相關操作簡單，解釋也不難，所以除了操作教學之外，也會說明表格的呈現方式，並延伸常遇到的問題。
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