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數據分析與資料科學專案

風向哪裡跑？

美國 2016 總統大選時期 Facebook 粉絲專頁與用戶行為的社會網路探討

Facebook 上川普大戰希拉蕊時的美國鄉民互動可以看出什麼端倪？此份研究將用戶與粉專的互動間構成一個二分社會網路 (bipartite social network)，並以此網路計算各個粉專的特徵中心性 (eigenvector centrality)。觀察粉專中心性的變化可以看到 9/26 有一個極大的轉變…這個轉變背後究竟是什麼事件？

ParkFinder

自動化蒐集台北市停車場資料，並建立網站提供視覺化應用

台北市的月租停車場並沒有保證有車位停，所以到底該租哪裡成為了脫離學校停車場後最頭痛的問題。為了瞭解附近停車場個時段空位，我與另一位作者開始定期搜集停車場空位資料，並寫成互動式網頁供後人參考。

延伸分析 — 可否根據停車場空位性質，區分種類？

由自行搜集之資料，進行非監督式機器學習中的分群

好不容易蒐集到了的停車場長時間車位變化，我們可以從這些變化中學到什麼？很重要的第一步就是幫停車場根據個時段空位性質進行分群。我透過主成分分析 (Principal component analysis) 進行降為後，嘗試了 DBSCAN 以及 KMeans。如果分群結果符合直覺，則在地圖上就可以更快速找到符合自己停車時段習慣的車位，非常方便！