Tv Lotus ราคา
หน้าหลัก > พจนานุกรมทั้งหมด > คำศัพท์คอมพิวเตอร์ > Floating point number floating point number คำเต็มภาษาอังกฤษ Floating point number คำเต็มภาษาไทย เลขทศนิยม ความหมาย หมายถึง เลขที่มีจุดทศนิยม จะมีเลขตามหลังจุดทศนิยมนี้กี่ หลักก็ได้ ตรงข้ามกับ fixed point number ซึ่งหมายถึง เลขจำนวนเต็ม (integer) ความหมายจาก พจนานุกรมคำศัพท์คอมพิวเตอร์ floating point numberภาษาอังกฤษ floating point numberภาษาไทย floating point numberความหมาย Dictionary floating point numberแปลว่า floating point numberคำแปล floating point numberคืออะไร
ใช้ Data จาก Organic Traffic Organic Traffic เป็นการวัดผลจำนวนยอดผู้เข้าชมเว็บไซต์ หรือโพสต์ใดโพสต์หนึ่ง ที่เราต้องการประเมิณ โดยจำนวนผู้ที่เข้ามาที่หน้าคอนเทนต์หรือเว็บไซต์นั้น มาจากการค้นหาผ่านช่องทาง Search Engine วิธีการวัดผลจากการวิเคราะห์ Organic Traffic ผ่านระบบ Google Analytics สามารถเข้าไปได้ที่เมนู Acquisition และเลือก Overview จากนั้นคลิก "Organic Search" และเลือก "Landing Page" ในช่อง Primary Dimension. " เพื่อดูว่า คอนเทนต์ไหนบ้างในเว็บไซต์ที่มีคนเข้ามาอ่านมากที่สุด และคุณจะทราบด้วยเช่นกัน ว่าคอนเทนต์ไหนที่มีผู้เข้าไปอ่านน้อย และสามารถหาได้ต่อจากนี้ว่า สาเหตุที่คอนเทนต์นี้มียอด Organic Traffic น้อยเป็นเพราะอะไร 5.
ในยุคที่แบรนด์ต่าง ๆ หันมาสนใจและใส่ใจสื่อออนไลน์มากยิ่งขึ้นเพื่อเข้าถึงและสื่อสารกับกลุ่มลูกค้า และแน่นอนว่าการจะสื่อสารออกไปนั้นต้องมีกระบวนการในการสร้างคอนเทนต์ตามวัตถุประสงค์ของการสื่อสารด้วย แต่หากคุณเริ่มคิดไม่ออกว่าจะสร้างคอนเทนต์อะไรให้กับแบรนด์ หรือหัวข้อในการสื่อสารใดอาจลองหันกลับมามองข้อมูล (Data) ที่เรามีอยู่ซึ่งแน่นอนว่าทุกองค์กรมักมีข้อมูลเหล่านี้อยู่แล้ว เหลือแต่เพียงดึงออกมาใช้งานให้ได้เท่านั้นเอง ซึ่งอาจต้องมาเริ่มกันตั้งแต่วิธีการใช้งาน Data Points เพื่อให้เกิดประโยชน์ในการสร้างคอนเทนต์ และช่วยผลิตคอนเทนต์ได้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นกว่าเดิม แล้ว "Data Point" คืออะไร??
เอ้า แล้วมันเกี่ยวกับข้อมูลยังไง?
UCI Machine Learning Repository รวมชุดข้อมูลคุณภาพดี แถมแบ่ง Filter มาให้เลือกใช้ง่าย ๆ เริ่มจากแหล่งข้อมูลที่หลาย ๆ คนน่าจะรู้จักกันก่อนครับ UCI Machine Learning Repository เป็นแหล่งรวบรวมข้อมูลโดย University of California ซึ่งคอร์สออนไลน์ส่วนใหญ่มักจะนำมาใช้กัน จุดเด่นของเว็บไซต์ UCI คือ ข้อมูลมีการกรองมาแล้วจากทางผู้ดูแลเว็บไซต์ เพื่อให้เหมาะกับการนำไปใช้ต่อได้ง่าย ๆ แถมยังมีการจัดกลุ่มข้อมูลให้เสร็จสรรพว่าข้อมูลเหมาะกับโจทย์ประเภทไหน (Classification, Regression, Clustering etc. )
อันนี้เป็นข้อสุดท้ายที่น่าสนใจสุดๆ ลองดูภาพข้างล่างนี้ source: ให้ผู้เขียนมองก็เห็นว่ากราฟแต่ละช่องมันไม่เหมือนกันแน่นอน แต่รู้ไหมว่า dataset ของแต่ละกราฟเนี่ย มี mean, variance, และ correlation เท่ากันหมดเลย!
ʕっ•ᴥ•ʔっฉบับแปลไทย 3 นาทีจบ สวัสดีค่าทุกคน Data fallacies to avoid กลับมาแล้ววว (หายไปไหนนานหือ? ) blog นี้เป็น PART สุดท้ายแล้วน้า 😋 // แอบแปะ link part 1–2 ใครพึ่งมาก็ไปตำ ใครลืมของเก่าหมดแล้วก็ไปตำาาา ตอนที่แล้วเราค้างไว้ที่ Regression towards the mean ใกล้จบแล้ววว มาต่อกันเลย~ From Geckoboard's Data Literacy Lessons. ข้อมูลนึง เมื่อแสดงผลในกลุ่มย่อยๆ ได้ผลแบบนึง แต่พอรวมทุกกลุ่มเข้าด้วยกัน อ้าว! ได้ผลอีกแบบ?? Simpson's paradox เป็นตัวอย่างหนึ่งที่บอกได้ว่าข้อมูลทางสถิติที่เราเก็บมาอาจจะผิดพลาด ตัวอย่างเช่น source: นี่เป็น% ของคนที่ผ่านการสมัคร เปรียบเทียบระหว่างเพศชาย-หญิง โดยเก็บข้อมูลแบ่งเป็น 2 กลุ่ม ผลที่ได้ในแต่ละกลุ่มคือ เพศหญิงมี success rate เยอะกว่า แต่พอรวมผล total แล้ว เพศชายกลับเยอะกว่าอย่างเห็นได้ชัด? เพราะอะไรล่ะ? สังเกตที่ 51% rate ของเพศหญิง ถูกเก็บข้อมูลมาจาก 200 คนเท่านั้นเอง ในขณะที่ 15% rate เก็บมาจากตั้ง 1, 800 คน ดังนั้นแล้ว ตัวเลขที่คิดเป็น% ทำให้เราตีความหมายได้เร็วก็จริง แต่ก็ไม่สามารถแทนข้อมูลต้นฉบับได้เสมอไป McNamara ชื่อนี้มีที่มา! ฮ่าๆ จริงๆ แล้วมันคือชื่อของคนๆ นึงที่ทำให้เกิด fallacy นี้ขึ้นมา… source: เวลาเราจะทำอะไรซักอย่าง เช่น เทรนโมเดล ML ก็ต้องคิดว่าจะวัดผลโมเดลยังไง ซึ่งโดยทั่วไปเราจะตั้งตัววัด (metric) ขึ้นมาตัวนึง เทรนแต่ละรอบก็ใช้ตัววัดนี้บอกว่าโมเดลไหนดีกว่ากัน หรือประสิทธิภาพดีพอกับที่เราต้องการหรือยัง แต่ว่าแต่ การยึดติดกับตัววัดหรือพยายาม optimize เลขนั้นอย่างเดียว โดยไม่สนใจอย่างอื่นเลย ถือเป็นความเสี่ยงนะ!
5*IQR และ Q1 – 1. 5*IQR ตามลำดับ flag outliers ถ้า data point นั้นมีค่าสูงกว่า upper bound หรือต่ำกว่า lower bound วิธีง่ายที่สุดในการจัดการ outliers คือการลบมันทิ้งเลย ใน Excel เราแค่เรียงข้อมูลจากน้อยไปมาก (หรือมากไปน้อย) แล้วลบ data points ที่เรา flag เป็น outliers ด้วยสูตรที่เราเรียนวันนี้ได้เลย ทำไมมันง่ายอย่างนี้ 😛