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"分析" 課程共 119 筆,顯示第 71-80 筆
  1. 71. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (109年 12月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2020/12/14]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  2. 72. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年 01月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/01/18]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  3. 73. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年 02月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/02/22]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  4. 74. FMEA失效模式與效應分析 (110年 02月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/02/26]
    • [$2,800]
    目標: 1.對各種可能的風險進行量化評價及分析 2.在現有技術基礎上消除風險或將這些風險減小到可接受的水準 3.如何使FMEA不只是一個填表應付的工作 4.了解如何針對客戶之特殊需求及高風險製程進行生產管制 5.減少量產後的客訴與 ...
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  5. 75. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年 03月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/03/15]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  6. 76. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年04月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/04/19]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  7. 77. FMEA失效模式與效應分析 (110年 04月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/04/30]
    • [$2,800]
    目標: 1.對各種可能的風險進行量化評價及分析 2.在現有技術基礎上消除風險或將這些風險減小到可接受的水準 3.如何使FMEA不只是一個填表應付的工作 4.了解如何針對客戶之特殊需求及高風險製程進行生產管制 5.減少量產後的客訴與 ...
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  8. 78. Big data大數據分析在R軟體上之應用 (110年05月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/05/17]
    • [$2,800]
    隨著big data大數據被越來越多的提及,有些人驚呼大數據時代已經到來了,2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到,「大數據」時代已經降臨,在商業、經濟及其他領域中,決策將日益基於資料和分析而作出,而並非基於經驗和直覺。 大數據並不是一件 ...
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  9. 79. 顧客心理學 (110年 05月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/05/18]
    • [$2,800]
    1)了解顧客在消費時當下的心裡的想法與潛台詞。身為「服務者」的你該用如何運用適合的話術與她/他做互動,使成交率大增。 2)了解「 感動服務」技巧的運用。使消費者(顧客)可信服你的話,誠心接受你提供的服務。 3)使「服務表演」在適當時間有 ...
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  10. 80. FMEA失效模式與效應分析 (110年 05月份 桃園場)
    • [桃園]
    • [2021/05/28]
    • [$2,800]
    目標: 1.對各種可能的風險進行量化評價及分析 2.在現有技術基礎上消除風險或將這些風險減小到可接受的水準 3.如何使FMEA不只是一個填表應付的工作 4.了解如何針對客戶之特殊需求及高風險製程進行生產管制 5.減少量產後的客訴與 ...
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