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資料分析第一步：觀察資料的5件事

資料在整個分析的過程中扮演非常重要的角色。在真正開始進行分析之前，會建議先透過一些簡單的觀察對資料先有初步的認識。透過系統性的方式來建立對資料的感覺。

「資料前處理（Data Preprocessing）」分成三個面向：1. 資料清理與型態調整 2.資料探索與 3.視覺化特徵工程。是實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前的重要環節。

傳統的資料科學模型通常只考慮到「產出模型」為止，著重的是如何訓練一個「好」的模型，產生交付的通常是一個模型。但有了一個好的模型之後，然後呢？

隨著資料科學的演進，許多商業軟體都逐漸成熟。從完整的套裝軟體到實現彈性比較強的程式來說，大概可以把常見的資料分析工具分成幾種類型，有 BI 工具像是 Tableau 或 Power BI，分析模型套裝軟體像是 SAS或是 WEKA，程式語言像是 Python 或 R，這麼多工具到底怎麼選？

Node.js 是一個 JavaScript 執行環境 (run-time environment)。npm 是 Node Package Manager 的縮寫，開發者可以進行套件的安裝及管理。

Data Analysis 數據分析是將龐雜數據進行整理分類後，從中得出解決問題和進行決策的見解作為參考依據。小至個人、大至跨國企業組織，不管是用來優化行銷、找到商業機會或是加強組織內部效率，都需要懂得能利用資料分析來提升決策品質。

機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，深度學習 Deep Learning 則是 ML的分支，這篇帶你了解他們到底是什麼、有什麼應用以及兩者的不同。