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線性函數判斷在 Facebook 八卦

2021-05-12 11:41:39 有 3,033 人按讚

這篇不是抱怨，我要講一點，可以給亟欲宣傳給一般人了解，疫情的嚴重性，以及不要相信謠言的人，也就是俗稱的節點們，知道問題出在哪。

懶人包、一張圖片解釋流程，我看過許多用心的做法，也非常的有效，但只能說涵蓋率不足。因為，能夠一眼過去，就看懂懶人包的，數量真的沒那麼多，流程圖數十上百字，看得完沒幾個。

你會覺得很簡單，那是你的教育水準夠，但在總人數比例，其實沒那麼高。

多數人，只能理解「是」或「否」，連線性變化都很難理解。請相信教過中小學數學的老師，如果一次函數「超級簡單智障都會」，那麼全國的國一上數學平均應該都90分以上。

事實上就是連線性變化都很難抓到個大概，你必須在這條一次函數上，清楚標示「達到這個標準就是『是』」、「未達此標準則『否』」。

以疫情傳播來說，萬一擴散出去，就是級數變化，會算是一回事，一眼就看出1傳3、3傳9概念的有多少？依照我的經驗，可以理解3的5次方就達到243，接下來就是729，7次方即2187的，少之又少。

不用懷疑，覺得1傳3，所以傳播個4、5輪「應該100多的」人，比你想像的多很多。請不要覺得我在唬你，這邊說的是直覺，看到數字的直覺，不是拿筆給他算，得到大家都會。

宣傳就是針對數字的直覺、一眼看到的感覺，能像我們看到公式，腦袋瓜就出現圖形變化，可以把多次函數的圖像描繪出的，比例非常之低。

謠言之所以會盛行，去分解就會發現，都訴諸一種「是非題」的速解

「出現A就代表蓋牌，沒出現就沒蓋，現在有A，你看看有蓋」

一旦相信謠言，疑慮加深，就越不會相信真實。你怎麼講都不會相信的，而若你誤解了「被謠言迷惑」，與「意識形態影響所以不信」的差異，自然會驟下判斷，覺得台灣數以百萬的人，都只想要XXX下台，純粹政治鬥爭。

只不過，就算我們製作了可以對付謠言的是非題，下一步就會遇到怎麼擴散的困境。

擴散不是臉書做一做就好，對台灣會信謠言的主力「LINE」，以及臉書封閉群組說，看不到就是看不到，你得要有滲透進去的辦法。一般來說，地方政治人物，鄰里長、議員助理，都會有大量的群組名單，扣掉政治性的，許多人只會參與娛樂、養生、投資群組，若這些群組中出現一個「老師」，不管他是醫生還是藥師，都會變成這數十人遵循的唯一標準。

因為篩選謠言真假很累，直接相信老師講的比較快。

至於怎樣讓這些小節點，願意幫你傳遞正確的資訊？這去年資訊戰就講過了，不是砸錢培養而已，平時培養信用度都很重要，臨時抱佛腳是沒有辦法的。

不用擔心記者亂講話，報紙標題亂下的問題，現在多數人發現報紙有點怪怪，或是被同學、同事講媒體講的很怪，不是思考，而是拿出手機問他相信的群組專家。

總之，這些都是後面幾步，就以第一步來說，怎樣有效的把訊息傳遞出去，你得要製作很多「是非題」邏輯的圖片，最好有權威背書的那種，不要真的相信配長輩圖就有效。

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By 李開復 Kai-Fu Lee

2020-07-02 15:56:45 有 475 人按讚

分享好文，中學生要學電腦嗎？
作者：創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長王詠剛

文章来自半轻人微信公众号（ban-qing-ren）
………………………………

朋友的孩子高中剛畢業，已拿到美國頂尖大學（非電腦專業）的錄取通知。疫情影響，不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計，為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時，從如何學程式設計，聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異，又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛，不知是否對這孩子有用。

回想我自己的高中時代：那時雖迷戀程式設計，卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡，開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街，卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼（這話說得並不準確，比如求伯君那年就主要是在珠海做開發），鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店（位置似乎就在今天的鼎好大廈對面）買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看，那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

顯然，我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用，當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前，我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢？這些年，我與世界上最好的一批程式師合作過，也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡，有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生？

【問題1】中學生要不要學電腦？

當然要！

每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”，小部分（不超過10%）中學生使用“探險模式”。

啊？兩個模式？那我該進入哪個模式？⟹請跳轉至【問題2】

【問題2】選哪個模式？

你癡迷電腦嗎？比如，你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎？再比如，就算老師家長不同意你學電腦，甚至當著你的面把電腦砸了，你也要堅持學電腦嗎？如果是，恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

你對數學有興趣嗎？比如，你看到街邊建築的曲線，就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎？每當手裡攥著幾粒骰子，你就會不由自主地計算概率嗎？如果是，歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】；當然，如果有些猶豫，也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

即便你對電腦和數學興趣不大，家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎？就算你一百個沒時間一千個不願意，家長、老師還是會逼著你學電腦嗎？如果是，建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

其他情況，一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

【問題100】休閒模式 | 主要學什麼？

“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具，主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備，包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

什麼什麼？你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了？別著急，慢慢往下看。

【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎？

我知道你會用百度搜習題答案。但，習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎？請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題：

（1）圓周率𝜋的計算方法有多少種？每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的？借助電腦，今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位？將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元，一次大概需要花掉多少度電？

（2）全球大約有多少個廁所？在發展程度不同的國家，分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所？為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案？比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金，最終收到了多大的效果？

如果你沒法快速得到上述問題的全部答案，那就給自己設一個小目標：一個月內，學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼？

建議學好典型的工具軟體。比如，我知道你會用Office了，但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說，學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

 你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎？
 你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎？
 你會用Word排版一篇中學生論文嗎？論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版？
 你會用Word編排一份班級刊物，包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分，可以在列印後直接裝訂成冊嗎？
 PowerPoint呢？你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計？當約伯斯（多年以前）或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候，他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的？

還有哦，別忘了學學如何為數碼照片做後期，如何用電腦或手機剪視頻，如何為剪輯好的視頻配字幕，如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來，做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

最後，抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧，比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說：曠野之息》之類；同時，遠離那些滿屏廣告，或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎？

當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

（1）色彩知識：你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時，為什麼經常有較大色差嗎？你知道有一些色彩只適合螢幕顯示，不適合列印輸出嗎？你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎？如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩？

（2）字體知識：你知道什麼是襯線字體，什麼是無襯線字體嗎？你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎？你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎？你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎？你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎？

（3）網路知識：你知道5G是什麼嗎？你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎？你知道什麼是路由器，什麼是防火牆嗎？你知道如何配置路由器，如何配置防火牆嗎？微信或QQ聊天時，對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的？

（4）應用知識：淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的？商品是按什麼方式排序的？為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品？你知道如何為自己建立個人網站嗎？你知道如何管理微信公眾號嗎？

（5）安全知識：你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎？你知道什麼是電腦漏洞嗎？你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎？你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎？如果驗證碼被壞人截獲，你會面臨哪些風險？

這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎？

可以學，但不是必須。即便學，也只需要根據自己的需要，學那些最能幫你解決現實問題的部分。

【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言？

在“休閒模式”裡，電腦就是工具，程式設計也是工具，夠用就好。學什麼程式設計語言，完全看你想要電腦幫你做什麼。

• 如果你想對資料處理有更多自主權，那不妨學學Python；
• 如果你想做簡單的交互演示程式，那就先把JavaScript學起來；
• 如果你想更好、更快地寫論文，那不妨學學LaTeX（什麼什麼，LaTeX不是程式設計語言？你太小看LaTeX了）；
• 如果你想學做簡單的手機APP，那麼，Android手機就學Java，蘋果手機就學Swift好了；
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事，那……從Python或JavaScript開始就行。其實，跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎？

在“休閒模式”裡，最需要學的不是“人工智慧的實現原理”，而是“什麼是人工智慧”，以及“人工智慧能做什麼，不能做什麼”。

• 在手機上試一試，人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準？哪些話容易識別，哪些話不容易識別？
• 打開機器翻譯軟體，試一試哪些資訊翻譯得好，哪些資訊翻譯得不好？
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好，什麼場景下做得不好？
• 找一部講人工智慧的科幻電影，用自己的判斷解讀一下，電影裡哪些技術有可能成為現實，哪些技術存在邏輯矛盾。

【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻？

書不重要，豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

如果你意猶未盡，覺得自己剛活動開筋骨，還想挑戰更高層次，歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

否則，“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

【問題200】探險模式 | 主要學什麼？

“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快，脈絡複雜，要想在探索時不迷路，你得通過有順序、有系統地學習電腦知識，慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

在“探險模式”裡，電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸，也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入，大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力：

 電腦是一種可以表示不同類型資訊（數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯）的“資訊管理機”；
 同時，電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”；
 同時，電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”；
 同時，電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律，建立模型，自主完成某些決策的“智慧學習機”。

“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦，掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中，你就能更容易地設計電腦軟硬體系統，或是設計出碳基大腦（人類）與矽基大腦（機器智慧）之間的最佳協作方案。

【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎？

蘋果每年秋季的新品發佈會，不加字幕的話，你能聽懂多少？

 能聽懂大部分：建議在學習電腦的過程中，盡可能使用英文教材、英文文檔。
 能聽懂小部分：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學英語。
 只能聽懂“你好”“再見”之類：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學英語，六個月後再回來。

【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎？

 如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路，或快速簡化為簡單問題；很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形，或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起：請繼續探險之旅。
 如果你應付正常數學課程感到吃力：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學數學。
 如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學數學，六個月後再回來。

【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學？

（1）統計上說，最好的電腦參考資料大都是英文寫的，最好的電腦課程大都是用英文講的，最新的電腦論文大都是用英文發表的。

（2）函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識，是電腦科學的基礎。

【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多，正確的學習順序是什麼？

最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始，學有餘力時兼顧兩個順序。

順序一：自底向上，即，自底層原理向上層應用拓展的順序。

 電腦原理的基礎知識：
 為什麼每台電腦（包括手機）都有CPU、記憶體和外部設備？
 （馮·諾依曼體系結構的）記憶體中為什麼既可以存儲資料，也可以存儲指令？
 CPU是如何完成一次加法運算的？
 程式設計語言的基礎知識：
 資料類型，值，變數，作用域……
 語句，流程控制語句……
 過程、方法或函數，類，模組，程式，服務……
 編譯系統的基本概念：
 電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的？
 演算法和資料結構的基礎知識：
 陣列，向量，鏈表，堆，棧，二叉樹，樹和圖……
 遞迴演算法，排序演算法，二叉樹搜索演算法，圖搜索演算法……
 應用層的基礎知識：
 為什麼電腦需要作業系統？設備驅動程式是做什麼的？
 網路通信的基本原理是什麼？流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的？
 資料庫是做什麼用的？
 虛擬機器是怎麼回事？
 人工智慧系統的基礎知識：
 先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
 什麼是機器學習？從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
 什麼是神經網路？什麼是深度神經網路？為什麼神經網路可以完成機器學習任務？
 如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能？

順序二：自頂向下，即，自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

• 電腦的本質是什麼？
• 什麼是圖靈機？什麼是通用圖靈機？
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈（Read–eval–print Loop，REPL）？
 如何用自頂向下的方式理解（解析、解釋、編譯）一段程式碼？
• 靜態語言和動態語言的區別？
 如何理解變數與資料類型之間的綁定關係？
• 什麼是函數式程式設計？
 程式設計語言中，函數的本質是什麼？
 函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理？

• 什麼是物件導向？
 類的本質是什麼？
 如何用物件導向的方式定義個功能介面？
 如何依據介面實現具體功能？
• 什麼是事件驅動？
 什麼是事件？事件如何分發到接收者？
 如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序？

【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準？

在掌握基本知識體系的基礎上，學好程式設計只有一條路：多程式設計，多參加程式設計比賽，多做程式設計題，多做實驗項目，多找實習機會——其中，能參與真實專案是最有價值的。

【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起？

 我個人推薦的程式設計入門語言（可根據情況任選）：
 Python
 Java
 Swift
 C#
 JavaScript / TypeScript
 Ruby
 ……
 可能不適合入門，但適合後續深入學習的語言：
 C
 C++
 Go

 Objective-C
 組合語言
 機器語言（CPU指令集）
 Shell Script
 Lua
 Haskell
 OCaml
 R
 Julia
 Erlang
 MATLAB
 ……

【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料？

（1）強烈推薦的參考書和參考資料：

• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系，有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科（英文）上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

（2）強烈推薦但須小心辨別的參考資料：

 知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事：
 儘量只看高贊答案或高贊文章；
 辨別並避開廣告軟文；
 辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
 Stack Overflow上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。
 CSDN上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。

（3）其他推薦的參考書和參考資料：

 國內專業作者寫作的專業技術書籍（豆瓣評分7分以上的）。
 大廠（Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等）資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

 著名圖書系列：如O’Reilly的動物封面的系列圖書（請注意最新版本和時效性）。
 國內翻譯的著名技術圖書（譯本在豆瓣評分7分以上的）。

（4）儘量避免的參考書和參考資料：

• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

什麼什麼？你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書？是，沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索，自己還是找不到好書好資料，那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

Tags: 線性函數判斷

李開復 Kai-Fu Lee

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AI Expert, CEO of 创新工场 (Sinovation Ventures), former President of Google China. Author of AI

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By 飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站

2021-05-11 23:26:10 有 138 人按讚

【淺談遊戲數據分析的理解與經驗分享】 - By RF

延續前篇文章提到的營運基本素養，本文來說明筆者對於數據分析的理解與經驗分享，

數據分析可簡單分為三個區塊 Data→ Information → Solution
產品的每日數據表、鑽石產出消耗統計、禮包購買狀況等這類經統計出的「數字」，可視為 Data：

舉例: 每日鑽石產出約150-200萬鑽，但在5/6產出400萬鑽；

深入挖掘造成其數字變化的「背後原因與傳遞出的資訊」，可視為 Information：

舉例: 造成此5/6的鑽石產出變化原因，可能有bug被洗大量鑽石、有大型儲值活動吸引大量付費玩家出來付費、有大R怒儲100萬鑽、活動獎勵配置錯誤等原因；

最後根據其數據分析得到的資訊與結論，做出「相對應的決策與後續計畫」，可視為 Solution：

舉例: 本次活動獎勵配置原先預期A獎勵較吸引中小用戶，經分析後發現是B獎勵命中大R用戶需求，導致大R瘋狂付費，此時可以重新檢視品項設計與用戶需求內容，並思考該如何延續本次的活動成效，同時也要評估是否會過度投放而造成道具失效的狀況。

以下為筆者過去在數據分析時得到的經驗，提供大家參考。

1. 資料驗證
錯誤的分析結論可能會導致錯誤的決策，所以《資料正確性》為首要注意的項目。

營運人員大多從數據後台或請技術撈取資料，尤其在額外撈取的資料當中，有可能因需求說明不清楚或是一時疏失導致撈取欄位或內容錯誤，故在撈取資料前要預先想好如何檢驗資料正確性，且拿到資料後第一時間需做資料驗證。

舉例: 想瞭解A產品在 5/1-5/7的每日營收，在資料撈取需求時可以額外拆分付費渠道(GP、IOS、官網)，來進行資料比對與驗證，當拆分付費渠道後的營收加總與每日總營收不同時，此時可以先回頭確認資料源哪裡有異常。

2. 數據結構
《用戶特性差異巨大》，根據自身運營的產品統計，所有用戶中僅10-20%的用戶會付費，在付費用戶中的前20%大R用戶會貢獻約75%-85%的營收，在判斷所有數字時要盡可能瞭解其用戶輪廓，且要有更多種面向的數據來進行輔助判斷。

舉例: 在分析鑽石產出消耗時，如果是所有用戶一起看，可能會無法定位到明確的問題，如果細分成免費用戶、付費用戶(大中小R)等細分數據，則可瞭解各階層用戶花費鑽石的地方，進而找到用戶需求。

3. 輻射思維
大部份情況下，可能是因為看到某個數字異常值或是想解決某個問題而進行分析，建議可以從問題中心進行《射放性的假設與思考》，如果是單線性的思考，過度聚焦於某個論點，容易花了很多時間最終發現方向錯誤導致浪費時間，甚至演變成先射箭再畫靶的情況。

舉例: B產品因為調整活動獎勵，預期ARPPU會從1200元提升至1500元，最終結果提高至2000元，此時如果只是「說明」本次如何調整活動所以達到此結果，而沒有思考其他可能性的話，有可能會忽略真正發生的原因。

4. 善用工具
最常使用也最容易入門的是Excel，其中最重要的功能是「樞紐分析表」，可以將大量資料依自身需求快速轉換成清楚明瞭的統計報表；其次如vlookup等函數，可以加速資料處理與比對，這些基本功除了多使用還是只能多練習來熟能生巧，更進階的也能學習SQL語法、Python、Tableau等軟體與工具來加快資料處理的速度。

5. 挑戰自己
在數據分析的過程中，不斷挑戰自己的想法與觀點，同時切換不同視角來審視自己的分析與結論，除了可以發掘不同問題與報告缺陷外，也可以提前預想上級主管或聽講者會想得知哪些資訊與提問內容。

「重分析，更重結論與後續追蹤」
剛開始接觸數據分析的營運人員容易太重分析或太相信數字，反而忽略了「產品體驗」與「解決問題」，進而導致輕易下結論或缺乏有效驗證其方案。

數據分析雖不是萬能，但也是遊戲營運一項必備技能，時刻關注數據變化，培養數字敏銳度，才有辦法一眼看出異常值！

希望以上內容對你有所幫助，也歡迎大家一起多多交流。
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本篇為客座專欄，作者RF，現為知名遊戲公司營運主管，希望藉由分享自身經驗，給有志於遊戲營運的朋友一些啟發。

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以遊戲營運行銷從業人員的角度，探索最新趨勢、產業新聞、深度議題分析等；從業內的視野，介紹遊戲產業的運作模式與未來可能性。每周心得都在電子報，歡迎訂閱：http://samlianggame.com

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李祥數學,堪稱一絕

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學歷：國立台中教育大學數學教育研究所榜首身高：180 星座：雙子目標：將自己十幾年補教生涯所學，毫無保留的貢獻給大家，以讓更多人不討厭數學而努力著 2014.12.18 上傳第一支影片 2018.04.20 1000訂閱 2019.08.09 5000訂閱 2020.01.18 10000訂閱 2020.10.16 20000訂閱 2021.04.12 30000訂閱

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By 吳老師教學部落格

2016-10-28 00:46:48 有 2,470 人看過有 8 人喜歡

東吳EXCEL VBA與資料庫(進階92)第4單元_範例103判斷數字&陣列與CODE函數&用VBA判斷數字與英文與中文資料&SUB呼叫自訂函數與工作表合併錄製巨集與修改&處理月份資料問題&範例104捐款明細的多重資料判斷&工作表整合到資料庫(ADO與SQL)

上課內容：
01_重點回顧與範例103判斷數字或非數字個數
02_用EXCEL陣列與CODE函數計算數字與非數字個數
03_用VBA判斷數字與英文與中文資料
04_SUB呼叫自訂函數與工作表合併錄製巨集與修改
05_如何處理月份資料問題
06_補充範例104捐款明細的多重資料判斷
07_工作表整合到資料庫(ADO與SQL)

完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLYDN7SApJ3PisxBRNtP4YLwO6P2ntYZpM

教學論壇：
https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_92

與前幾期的課程雖然用的是相同的範例，但最大的不同在：
1.除了解說建函數公式，並將之轉成自訂函數，把複雜的公式變簡單。
2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕，按下按鈕就自動完成工作。

內容主要分成：
第1單元_大數據輸入自動化與R語言的比較說明
第2單元_大數據表單與資料庫
第3單元_大數據工作表合併與匯出資料庫
第4單元_EXCEL當資料庫與查詢系統建立
第5單元_批次查詢與雲端與網路下載資料
第6單元_工作表排序(大到小、筆畫、清單)
第7單元_工作表處理(顯示、顏色、複製與刪除)、活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
第8單元_表格與圖表處理(自動繪製圖表)、圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)

有講義與範例和完成的畫面公式與程式碼，
只要按照每周的順序學習，學會EXCEL VBA自動化絕非難事，
優點：
1.可非線性學習：可按照自己最不熟的部分多次學習。
2.可反覆學習：有疑問可以多次聽講，保證學的會。
3.可攜帶學習：只要有瀏覽器就可以播放SWF檔，MAC電腦也沒問題。

上課參考用書：
看！就是比你早下班－50個ExcelVBA高手問題解決法
作者：楊玉文出版社：松崗
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者：?Excel Home
出版社：博碩

課程理念:
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手！ 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合，將EXCEL當成資料庫來使用，結合函數、VBA等更深入的功能，讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表，教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。

更多EXCEL VBA連結：
01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

吳老師 2016/3/9

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吳老師AUTOCAD教學超完整懶人包先祝大家新春如意，並分享教學超完整懶人包如下， EXCEL函數與VBAhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521 EXCEL VBA自動化教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524 AUTOCAD 2D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384506 AUTOCAD 3D教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384509 JAVA開發教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384503 Android教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384512 Android證照教學http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384944 PhoneGap APPhttp://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384515 YOUTUBE雲端應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384527 Android與iOS應用http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384548 給想學習EXCEL VBA，提高工作效率實體開課訊息 http://www.ext.scu.edu.tw/class_0a.aspx?ClassID=1946&ClassTypeID=3&SubClassID=31 東吳大學進修推廣部： EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階) EXCEL VBA 辦公室自動化(進階) 若上課時間無法配合，可以參考完整上課錄影函授DVD http://terry55wu.blogspot.tw/p/dvd.html

社群媒體上有些相關的討論：

線性函數判斷在 Re: [理工] [工數] ODE 判斷線性- 看板Grad-ProbAsk 的八卦

作者squallting (SQ)

看板Grad-ProbAsk

標題Re: [理工] [工數] ODE 判斷線性

時間Tue Mar 16 15:29:11 2010

騙P幣時間開始

※ 引述《iamwwj (討厭啦你好壞)》之銘言：
: 買喻超凡課本自修
: 但是自己理解能力太差所以有請版上朋友解惑謝謝
: 課本上91頁定義
: 線性(Linear)在D.E中未知函數及其導數均滿足
: 1.次數為一次

ex : y y' y'' 一次(線性)

y^2 (y')^2 (y'')^2 二次(非線性)

y^3 (y')^3 (y'')^3 三次(非線性)

以此類推

: 2.無互乘之項

ex : y^2 = (y)(y) (非線性)

yy' = (y)(y') (非線性)

y''y^2 = (y'')(y)(y) (非線性)

: 3.無非線性函數

ex : siny cosy e^y y^y (非線性) (把圖畫出來看是不是條"非直線"就知道了)

下列題目如果把y當作因變數 x當自變數的話 i.e. y(x)

題目通成都是問y是幾階幾次線不線性判斷方法 : 把x部分全部刪除

: 請問其中的3.無"非線性函數"指的是什麼?
: 我遇到判斷線性跟齊性的題目不知道該從哪邊切入
: 1.y"+(sin x) y =x^2 我寫的答案是2階1次非線性o.d.e
: 正確答案是2階1次線性o.d.e

將x部分全部刪除後 => y'' + y = 0 所以是2階1次線性

: 我是以[有y'為函數微分,如果有y^2就是互乘,非線性]當依據,可是錯了@@?
: 2.y"+siny=0 我的答案是線性(1次,無互乘, 無x^2)
: 正確答案是非線性

將x部分全部刪除後 => y'' + siny = 0 所以是2階非線性

: 3.5y"+6e^x sinx+y+7x=0 這題是猜的線性(1次, 無互乘, 無x^2)???

將x部分全部刪除後 => 5y'' + y = 0 所以是2階1次線性

: 4.(1+x^3)(5dy+8dx)=10xy dx 請問這題的線性該怎麼看?

這題要先化成標準式 y' + f(x)y = g(x)

將x部分全部刪除後 => y' + y = 0 所以是1階1次線性

: 5.y'+siny=0 我還是寫線性(1次無互乘無x^2),錯了

將x部分全部刪除後 => y' + siny = 0 所以是1階非線性

: 6.(sinx)y"+(cosx)y'+(tanx)y =e^x +xlnx 請問這題的線性該從哪邊下手?

將x部分全部刪除後 => y'' + y' + y = 0 所以是2階1次線性

當然如果題目配分很高or有特別說明考慮x為因變數 y為自變數時 i.e. x(y)

那就要先轉換成x'' + 什麼鬼的再去把y部分刪除掉

: ------------------------------------------------------
: O.D.E中沒有"只有自變數函數"的項時稱齊次方程式
: 可以解釋自變數函數是指什麼嗎??謝謝
: 2
: 1. d y 2 dy 2
: 一一一 + 3x = 2(一一)
: d x^2 dx
: | | |
: 2階1次非齊性非線性的非齊性跟非線性我還是看不懂@@
: 問這麼多真是不好意思
: 有請各位幫忙感謝您

看了上面說明這題應該會了加油

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.112.231.201

推 iamwwj:非常感謝SQ大,解釋的很詳細又清楚,太感謝你了 03/16 15:38

推 jocker5407: 優質好文感恩 09/22 02:14

→ barry31618: \⊙▽⊙/~by PTTNOW~ 07/15 18:25

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2. Logistic回歸. Logistic回歸一般用於判斷事件成功/失敗的概率，如果因變數是 ... Logistic回歸採取的方法是用非線性的對數函數，而多項式回歸則是把一次特徵轉換成 ...

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接著以下探討第二個假設，獨立性。 (2) 獨立性. A、分析→迴歸→線性→統計資料→Durbin-Watson. B、◇判斷準則：若Durbin-Watson 值<DL 表示資料不獨立.

#64. 微分方程式

... （英語：Differential equation，DE）是一種數學方程，用來描述某一類函數 ... 線性及非線性. 常微分方程及偏微分方程都可以分為線性及非線性二類。若微分方程中 ...

#65. TWI460416B - 機械系統狀態之判斷方法及判斷裝置

由於該等函數可為非線性或非駐態，此解析法對原來訊號的特性有較佳的解析，可以相當程度的避免不合理的情形產生，得到更能真實反應機械系統狀態的分析結果。根據本發明之 ...

#66. [C語言數值分析] 非線性方程式求解- 勘根定理@ Edison.X. Blog

故多項式函數屬非線性函數。而上可知，多項式函數屬於非線性函數之一種 ... 一般在分析時，常先找一區域，判斷該區域是否有可能有解，再進行細部搜尋；.

#67. 第12 章生產函數

第四節長期生產函數. 2. 線性生產函數. 兩種要素間的邊際技術替代率呈現固定，稱之 ... 試判斷下列生產函數為 CRS、IRS 或DRS。 (a). (b)q = aL +bK. (c)q=min(aL , bK). (d).

#68. 教育部技術型高級中等學校數學領域推動中心學校111學年度 ...

2.能找到線性規劃題目中目標函數的最佳解。 3.可以代換教師自製Python 線性規劃 ... (3)代入二元一次的目標函數，判斷最佳解產生位址與其值，其值就是最佳解。 10. 分.

#69. 9-2 Linear Time-Invariant Systems (線性非時變系統)

換句話說，此系統L{‧} 的輸入是一個函數x[n]，n = 0～∞，而對應的輸出也是一個 ... 如果L{‧} 滿足下列兩個等式，此類系統稱為「線性系統」（Linear Systems）：. y[n] ...

#70. 支持向量機基礎 - Ch. 1. 什麼是人工智慧- 聯合大學

如果目標函數和所有限制式皆為線性函數時，可用線性. 規劃來求解。若其中有一項為 ... 判斷凸函數與凹函數/多變數. 使用赫斯矩陣(Hessian Matrix)來輔助判斷，此矩陣為對.

#71. 數學公式卡>>第一冊直線方程式

(2) 線性規劃問題中，滿足限制條件（即一組聯立不等式）的解稱為此問題的可行解，又 ... (2) 若恆成立，則在上為嚴格遞減函數。 14. 利用第二階導函數判斷函數圖形的凹向.

#72. 線性代數

了解線性代數的數學原理、列空間、矩陣運算、階梯形矩陣、矩陣基、LU分解、特徵值分解、特徵向量尋找與評估、逆矩陣判斷、線性轉換、向量空間投影、行列式公式|.

#73. ReLU 筆記 - wei

簡介ReLU，全名為 Rectified Linear Unit，中文譯作線性整流函數。是一種類神經網路中活化函數(activation function)的一種。活化函數主要目的是用來 ...

#74. n 次函數的極值 - 單維彰

接下來，我們介紹「線性性質」，給兩個多項式函數( ). f x ... 不過原則上，我們已經看到了微分如. 何系統化地處理所有n 次多項式函數，並判斷在哪些地方可能發生極大或極小.

#75. 線型函數的圖形 - 台灣數位學苑(k12 數學)

函數及其圖形(ch4). 1. 函數(觀念). 1.1. 函數 · 1.2. 函數值 · 1.3. 常數函數 · 1.4. 一次函數. 2. 函數(例題). 2.1. [例] 函數定義判斷 · 2.2. [例] ...

#76. System Dynamics

(t) 的線性或非線性函數. 1-23. NTU ME 5153 莊嘉揚. Page 24. 相位(狀態)空間State ... 式，直接分析係以系統響應與一個參考函數(Lyapunov 函數)直. 接比較而判斷其穩定性。

#77. 線性系統分析

在時變系統中要判斷系統的各種穩定性,事實上是很困難的,常. 須要複雜的計算,但在非 ... 轉移函數G(S)若分子的最高次方數則稱為真有理函數若小於分母的最. 高次方數則稱為 ...

#78. PART 4：直線方程式的表達方法

PART 03：例題-圖形的判斷(02:41), PART 04：直線 ... 直線方程式可以說在雙變數函數中最基礎，但也是最重要的，. 以微觀的角度來看，許多非線性問題常以線性的方法解決。

#79. 線性代數簡介 - 拾人牙慧- 痞客邦

如要判斷該轉換是否為線性轉換，可以作以下測試：. f(零向量) = 零向量; f(-x) ... 當我們將非線性函數予以線性化時，Jacobian 矩陣就是描述該線性關係的 ...

#80. 關於曲線擬合函數

若要進一步分析數據，或判斷所選遞歸的適用性，則可能需要套用其他統計函數以分析 ... - 數據的最小平方線性遞歸，以及與線性遞歸關聯的標準誤差. • medfit - 數據的「中 ...

#81. 3-2 判斷函數的方法

3-2 判斷函數的方法. 08:08,; 484 views,; 2017-07-26,; students Work 上傳 ... 94. 5-2-3 積分的線性性質. 95. 5-3-1 微積分基本定理i. 96. 5-3-2 微積分 ...

#82. 如何分析判斷系統是否爲穩定系統、因果系統、線性系統?

一般的常微分差分方程都是LTI，輸入輸出有關於t的尺度變換則時變，微分差分方程的係數爲關於時間t的函數也時變。怎麼判斷出系統是因果系統還是非因果系統 ...

#83. 怎么判断一个方程是不是线性微分方程？ - Bilibili

怎么判断一个方程是不是线性微分方程？, 视频播放量1.3万播放、弹幕量52、点赞数243、投硬币枚数98、收藏人数138、转发人数52, 视频作者考研数学晨曦 ...

#84. 一次函數

依據此表，我們可以判斷y 是x 的函數。 ( ○ ) 由下圖是小芬每個月記錄自己體重變化 ... 判斷此函數圖形會. 通過下列哪一個點？訟( 1 , 6 ) 訠( 0 , 7 ) 訡(. 1. 7. , 94. 7. ) ...

#85. 《宇宙教我們的人生課》：到遠一點的地方回頭看

... 判斷和選擇的能力。簡單說， ... 泰森主張我們高估了人體生理學，尤其是我們的大腦，並指出人們的思維都是線性的，思維狹隘，很難掌握冪函數（指數）。

#86. 特搜1-線型函數

九、常數函數：. 1.型如bxf. = )(. (b 為任意數)的函數稱為常數函數。 2.常數函數的圖形 ... 判斷. 此函數圖形會過哪兩象限？〔102.基測〕. (A)第一象限和第二象限. (B)第 ...

#87. 非線性系統與控制I：系統分析 - 第 288 頁 - Google 圖書結果

... 線性時變系統的穩定性上一節所介紹的是透過 Lyapunov 直接定理,利用 Lyapunov 函數V 的存在性判斷一個非線性時變系統 x = fxt ( , )是否為穩定。在另一方面,我們亦可 ...

#88. 工程數學(第三版) - 第 2-6 頁 - Google 圖書結果

姚賀騰. 範例 2 請判別下列函數集合為線性獨立或線性相依。(1) S = { x , x2 } ... 判斷彼此相依或獨立,在較為複雜的情況,不太可能使用原始定義,我們在這裡不妨借用一點 ...

#89. 工程數學 - 第 2-4 頁 - Google 圖書結果

... 線性獨立(linear independent)和線性相依(linear dependent)的意義,因為判斷一組函數是線性相依或線性獨立對解方程式很有幫助。線性獨立和線性相依現有一組 n 個函數之 ...

線性函數判斷的八卦，PTT、DCARD、MOBILE01、YOUTUBE和Yahoo名人娛樂都在討論

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