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主題大綱

 
 
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BDSE05 專題發表
班級導師:劉翰卿 老師
第一組 Kaggle消費者回購行為預測分析 (企業合作專題)

BDSE05-1

組長:徐瑋呈 組員:朱建瑋、陳建廷、林瑋珍。

分析企業在 Kaggle 上的資料,選定 Acquire Valued Shoppers Challenge為主題,分析消費者回購行為的預測。

第二組 生活機能房價模型建置與實價分析預測-以台北市為例
BDSE05-2

組長:伍得凱 組員:江國源、李岳勳、楊晞、黃信豪。

以 java 及 python 撰寫網路爬蟲程式,透過內政部實價登錄資料以及政府公開資訊平台獲取房價資訊,同時搜尋其他網站取得生活機能設施及相關地理資訊,作為訓練分類模型的資料。

第三組 電商平台購物籃分析 (企業合作專題)
BDSE05-3

組長:吳韋慶 組員:郭軒宏、黃士修、陳建廷、蔣瑋玲、林素如。

依RFM 顧客資料模型找出 MVC(最有價值客戶),並分析此類客群之消費特性及購買關聯性,期望提供廠商客群個人化推薦資訊,並進行流失客戶分析。

第四組 台股選股與市場籌碼價量分析及預測
BDSE05-4

組長:林瑋珍 組員:蘇博彥、歐承勳、林萬凱、洪駿元。

以敘述統計方法進行數據探索,取得市場交易數據結構。再以市場上之三大法人與大股東之買賣動態數據為基礎,進而使用機器學習方法(類神經、時間序列分析、決策樹和關聯規則等)訓練模型,以達到個股、類股、大盤未來長跌趨勢之預測目的。

第五組 國道旅行時間預測
BDSE05-5

組長:曾晴 副組長: 陳中皇 組員:林廷、陳宏昇、鄭竹娟。

使用 R shiny 套件來製作網頁 透過使用者在頁面輸入的資料傳送給伺服器端先使用 KNN 方法來估計區間車流量,再使用先前訓練好的 RandomForest 模型來預測旅時間,再回傳給使用者端。

第六組 輕鬆擁有「一箱一櫃」
BDSE05-6

組長:陳建廷。

利用 Google 及 AWS 的所提供的免費雲端服務,配合 Hadoop 生態系的技術,教您如何擁有一個簡易的機房,再利用此大數據平台系統,參與 Kaggle 上所舉辦的 KKBOX 主題。

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