資料探勘技術於圖書館讀者資料分析與應用 / Analysis and Application of Data Mining Technology in Library Readers' Data
這是中華民國圖書館學會 110 度圖書館智慧服務與創新學習研習班的上課內容。在此做個記錄。
課程大綱 / Outline
本課程是由三個主題所構成。每個主題都有對應的教材檔案與學習任務。這三個主題個別是：
- Chapter 1. 神鳥領航：Weka簡介
- Chapter 2. 看穿因果：熱點分析
- Chapter 3. 洞悉未來：時間序列預測
以下是這三個主題的資料。
Chapter 1. 神鳥領航：Weka簡介 / Introduce to Weka
- Google投影片線上檢視：https://docs.google.com/presentation/d/1gzoWOMkB4RpUsZ9q2F7oWQHsG1uof1WkMWfWaDUyUDU/edit?usp=sharing
- Power Point格式備份：GitHub、 Google Drive、 One Drive、 Mega、 Box、 MediaFire、 SlideShare
本章會介紹的內容包括：
- 認識Weka
- Weka的下載、安裝與開啟
- 實機操作：Weka的屬性分析
本章會用到的教材如下：
Weka軟體下載：3.8.1 (Windows 64位元)
- 其他版本下載：支援Windows、Mac OS、Linux版本。Windows版本請下載includes Oracle's Java VM的檔案
- 請注意你的電腦是64 bit還是32 bit，如何判斷作業系統版本請看此說明。
- Mac OS如何安裝Weka：解決「遇上無法打開「...」，因為它來自未識別的開發者。」的問題。
LibreOffice下載 / Download LibreOffice
資料集 / Dataset
快問快答 / Quiz
這是小測驗喔，完成實作的話就會看到解答了。
Chapter 2. 看穿因果：熱點分析 / Hotspot Analysis
- Google投影片線上檢視：https://docs.google.com/presentation/d/1_TI_a13WhFUG_GglneVXIdYeTJAf3aq9hryPY5TeqFI/edit?usp=sharing
- Power Point格式備份：GitHub、 Google Drive、 One Drive、 Mega、 Box、 MediaFire、 SlideShare
本章會介紹的內容包括：
- 什麼樣的讀者容易借書逾期？
- 實機操作：熱點分析
- 熱點分析簡介
- 看穿因果：深入數據因果之下
本章會用到的教材如下：
資料集 / Dataset
學習任務 / Quiz & Learning Sheet
Chapter 3. 洞悉未來：時間序列預測 / Time Series Prediction
- Google投影片線上檢視：https://docs.google.com/presentation/d/1iBT4_UZDq_BVbEDw3XHyTH6j04XBIkfl3qd39R12AFo/edit?usp=sharing
- Power Point格式備份：GitHub、 Google Drive、 One Drive、 Mega、 Box、 MediaFire、 SlideShare
本章會介紹的內容包括：
- 預測下個月的入館人次
- 實機操作：時間序列預測
- 時間序列預測簡介
- 實機操作：更換演算法
- 多變項時間序列預測
- 結語：時間序列預測的下一步
本章會用到的教材如下：
資料集 / Dataset
學習任務 / Learning sheet
小結 / In closing
一開始設計這些內容的時候，我是打算在三小時內教完。但實際上三小時只講到Chapter 2的一半，而且沒有足夠多的時間讓大家實作，實在是有點可惜。現在回頭看了看當初的規劃，這些內容應該可以重新安排成6週、每週2小時的課程內容，並讓學生可以換個資料來做更多的實作。
https://blog.pulipuli.info/2023/05/explainable-text-mining.html
附帶一提，後來熱點分析的部分內容演化成解釋性文字探勘的文字雲了。這邊的文字雲就不是單純用詞頻來顯示詞彙的大小，而是用跟熱點分析相關的子群組探勘的評估指標來呈現，使得最後結果更具可解釋性。
總之，希望對大家有所幫助。這篇記錄就到此為止了。
文章最後的提問是：你對那個主題比較感興趣呢？
- 1. 神鳥領航：Weka簡介
- 2. 看穿因果：熱點分析
- 3. 洞悉未來：時間序列預測
- 4. 解釋性文字探勘的文字雲
- 5. 嗯...沒什麼看法
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