PhoneGap能夠讓人用HTML5網頁技術來建立一個APP，那如果我本來就有一個支援RWD的網站，例如改版後的「布丁布丁吃什麼？」，那能不能直接用PhoneGap把這個網站包裝成一個APP呢？可以的，我把整個架構設定整理成PhoneGap Web Template，並且保存到GitHub儲存庫中供人使用。這一篇將說明如何將它客製化成屬於你的APP，這樣就能夠讓使用者用APP開啟你的網站了。
(more...)這是2016年年初我與學弟共同開發的單字學習行動應用程式，名為「Voc4Fun 全民樂單字」。這個應用程式包含了客戶端 voc4fun-client 跟伺服器端 voc4fun-server，全部在GitHub儲存庫保存。該程式的客戶端是以Onsen UI 2開發，並可能夠直接使用Adobe PhoneGap Build來封裝成APP。而伺服器端則是我用RedBeanPHP開發的特製Log型資料庫，以詳細記錄各個行為歷程細節，再用view視圖功能做成普通的資料表。
這篇就為全民樂單字 Voc4Fun的功能做個介紹，記錄我做過的這個單字學習行動應用程式吧。
(more...)這是我在2015年政大圖檔所網路資訊檢索研究課程中所講的「Apache Solr全文搜尋引擎」。這份投影片教大家如何從無到有建立搜尋引擎。跟單純的關聯式資料庫(RMDB)不同，全文搜尋引擎是以XML檔案設定文件的欄位，並可提供指定欄位、層面等簡單的搜尋查詢條件，還可以進一步全文搜尋引擎特有的斷詞器、停用字、同義字、大小寫、詞幹切截等過濾器與檢索權重排序的設定。這份投影片附帶一份完整的Apache Solr環境，主要是為了Windows環境佈置。其中有個步驟需要將匯入資料的試算表檔案轉換成適合Solr的格式，我發展了一個試算表轉換成Solr XML格式小工具，以便我們匯入資料到Solr中。
(more...)(圖片來源：ROPER)
對圖書館、系統開發與任何提供服務的相關研究來說，研究者會很想知道使用者到底注重或期待的是什麼功能。舉例來說，系統預計開發的六個功能中，請使用者由最期待到最不期待的順序依序排序；圖書館提供的七項服務中，請讀者由最重要到最不重要的順序依序排序。蒐集完這個資料之後，接下來要怎麼分析好呢？大部分的工具僅止於敘述統計，例如平均數計算或次數分配表。但其實應該進一步使用Friedman檢定與事後多重比較Bonferroni校正，或是列聯表分析，它們都能在排除隨機性之後找出更令人信服的結果順序。這篇以冰淇淋口味偏好兩種不同調查結果為例，說明排序問卷在SPSS中的分析方法。
(more...)如果要比較兩組資料的平均數有沒有差異，可以使用獨立樣本t檢定。但如果是三組以上的資料，那就得要用單因子變異數分析(one-way ANOVA)。雖然該方法名稱中為「變異數」，但實質上比較的卻是平均數，這點很容易讓人混淆。網路上有許多SPSS單因子變異數的教學，但是卻很少搭配事後多重比較一起操作的例子。所以我參考邱皓政老師的「統計原理與分析技術：SPSS中文視窗版操作實務詳析」，在這裡將變異數分析的操作方法整理一下，也連帶介紹如何在SPSS中匯入CSV格式的資料，供大家參考。
(more...)能夠自動決定分群數量的演算法，除了層疊K平均分群法之外，Weka裡面還有另一個分群法也能做到類似的目的，那就是X-means。X-means為每個分群結果計算貝氏資訊準則BIC Score，以此決定是否要將資料分成更多群。跟層疊K平均分群法一樣，它可以讓使用者選定分群數量的可能範圍。然而實際使用幾次後，我發現X-means的分群數量偏少，而且原理也不如層疊K平均分群法使用的Calinski-Harabasz指標(CH指標)容易解釋。因此比起X-means，我個人還是比較推薦使用層疊K平均分群法。本投影片的內容參考了X-means原論文跟[x-means] 1.x-means简介。
(more...)在資料探勘課程常教的K平均法雖然好用，但它最大的問題在於，到底該如何決定分群數量K呢？幸好我們還有其他的分群演算法可以選擇。Weka中另一個分群演算法層疊K平均分群法(Cascade K-means)採用建立大量不同分群數量的做法，評估每一次分群結果的Calinski-Harabasz指標(CH指標)，找出組內距離最短、組間距離最長的最佳分群數量。我在資料聚類：分群跟分群與分類的整合應用：無監督分類器都有使用層疊K平均分群法來自動決定分群數量，這篇就讓我們在Weka中使用層疊K平均分群法來進行分群，並使用Weka分群結果分析器來試著解釋分群結果吧。
(more...)這是繼行為分析之時間序列分析之後，對於分析超過二序列之上更長序列的分析方法對數線性模式(Log-linear model)的介紹。一開始是基於Bakeman與Quera在書中介紹的對數線性模式序列分析(log-linear sequential analysis)，為了分析方便，我後面介紹的是使用SPSS實作的對數線性模式分析。但是我對於這個分析方法抱有高度疑惑，各書本對於對數線性模式分析方法不盡相同，而報表解讀也有許多漏洞。這一份對數線性模式分析的方法僅供記錄，並不建議真的這樣使用。
(more...)這是伴隨在行為分析之時間序列分析的報告中，延伸細談時間序列分析的部分。投影片的內容是參考了林惠玲、陳正倉老師所著的「應用統計學」以及其他時間序列分析的相關書籍綜合而成。大部分時間序列分析的介紹仍是環繞著ARIMA技術的模型，後來我用Weka實作的多變項時間序列預測則採用了機器學習的另類做法。
(more...)這是閱讀Bakeman兩本書中行為序列分析與時間相關的兩個章節「9. Analyzing time sequences」跟「11. Time-window and log-linear sequential analysis」的簡報內容。Bakeman將事件編碼的類別資料轉換成比率數字的連續變項，再結合了時間序列分析(Time-series analysis)技術進行處理。在另外一本書則是介紹高階列聯表分析技術線性對數模型(Log-Linear Analysis)，可以分析超越雙事件到N事件的序列檢定。
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