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Wikidata 中的本體論(Ontology)問題你也傻傻分不清楚嗎？
每次上完課程也還是搞不懂 instance (P31，中譯隸屬於、性質、是一個) subclass (P279，中譯上級分類) 二者的差異嗎？想要深入了解更多 Wikidata 的資料架構、本體論設計，可以來看看由社群參與者自辦的【Wikidata 本體論】課程。
課程中深入探討：
。本體論基礎與 Wikidata 的本體架構
。如何使用 #SPARQL 查詢本體資料
。處理「instance of」與「subclass of」的差異與挑戰
。實作與修正 Wikidata 本體中的問題
。產業應用案例分享課程適合 Wikidata 的資深資料貢獻者、維護者或是希望將外部資料導入 Wikidata 的規劃者、貢獻者，透過深入瞭解 Wikidata 本體論便能更有效、快速的將外部資料作對照與分層索引，並完成導入。
完整課程內容可參閱：https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:WikiProject_Ontology/Ontology_Course
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單從原值(空心三角點)的走法，可以說隨著時間上升又下降，而趨勢線也因為醉心短期趨勢期間發生了上升趨勢轉為下降趨勢的情況
如果你還無法做到這些，並且想學習數據分析，那麼「AI數據分析」將是你在AI時代下最棒的數據分析利器。
長期追蹤結果: https://sites.google.com/view/usinflation/PCE
~~~~
轉折即時 洞見無界
告別滯後模型
讓趨勢主動客觀說話
~~~~#經濟 #財經 #通貨膨脹 #通脹 #數據分析 #資料分析 #物價 #AI #MathAI #AI數據分析 #課程 #economy #USA #inflation #usinflation #economywatch #PCE
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持續追蹤美國通貨膨脹率趨勢的過程中，近期很明顯可以發現美國對通貨膨脹率的控制。「數據驅動決定政策」的原則，讓數據被操控的可能性大大增加。
我們還能看到，美國在新冠肺炎前的通貨膨脹率短期趨勢變化是一回事。新冠肺炎時期是一回事，而聯準會升息後的通貨膨脹率又是一回事。最後就是2024總統大選開始又是一回事。
這明顯的政治週期和政府干預影響美國的通貨膨脹率趨勢。這些是你使用各種分析方法都無法抓出來的客觀結果。
如果你還無法做到這些，並且想學習數據分析，那麼「AI數據分析」將是你在AI時代下最棒的數據分析利器。
長期追蹤：https://sites.google.com/view/usinflation
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轉折即時 洞見無界
告別滯後模型
讓趨勢主動客觀說話
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商業與管理專業的大學生千萬別錯過！寫大學論文快速又有人工智能的AI數據分析來了！
已經發布AI數據分析課程觀念篇：
❤️從大數據到人工智能，從歷史知道大數據和人工智能的轉變，才能理解現在的人工智能在鑽的牛角尖！誰才是既得利益者！
❤️從兩點數據到超過兩點數據的直線，嘿！高中兩點連成一直線，還要有基準，才能讓這條線有意義！那超過兩點還要呈直線，最小平方法了解一下。這裡沒有使用微積分，也沒有用調整成平方的方式，而是真正符合機器運算，不套公式的代數算法！
#人工智能 #課程 #學習 #course #journal #AI #dataanalysis #數據分析 #統計學 #迴歸 #高中數學 #大學 #大學生 #論文寫作 #論文 #reskill
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第二講需求的實作內容
這是根據需求量定義產生，延續使用問卷取得數據後，提取出價格和數量的數據，再依照經濟學的描述，呈現出價量需求表。
內容包含
1. Google表單
2. Google 試算表 -
第二講需求的實作內容
這是根據需求量定義產生的。有關需求量的定義，影片還沒製作，可以先上網搜尋「需求量」定義以了解我們為什麼這樣設計問卷。
內容包含
1. 消費者行為
2. 問卷設計
3. Google表單https://m.youtube.com/watch?v=YOF1DS3P4oU
另外，請注意到問卷後面還有不同其他條件改變後，商品的潛在需求者主觀的回答，不同選擇就會對應他們對商品購買態度。
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第一講 經濟循環圖
為你打造經濟體系的知識架構這個經濟體系架構仍是簡化版的，但比一般教科書好很多，因為一般中文教科書多數只有這經濟循環圖的一半。
本來我是想自己講解的，也寫了講稿。但chatGPT認為我講的內容太多，而且很雜。或許我應該叫它幫我完整列點，之後可以變成講義。😆
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我將製作一系列經濟學的課程影片
放在YouTube上這門課程不同於教科書式的教學方式，採用「做中學」的教學設計，主要銜接數據分析和專業知識的落差。
過去專業知識都是看教科書，搭配紙本考試，但在大數據與人工智慧時代下已經不足了，特別是報告或文字描述等的申論都可以使用人工智慧聊天機器人進行輔助。
雖說有檢查器可以幫助我們知道內容是否來自人工智慧，但不可否認的是人工智慧在文字描述和內容專業度上多少已經勝過初學者非常多。
那麼如何幫助初學者進入到專業知識和銜接數據分析呢？
答案是：使用工具複製課本上的例子。
是的！學習如何設計經濟學的數字例！從無到有的過程中，我們要考量例子需要注意什麼，然後用數字表現出來！
如果你正在學經濟學、不以考試為目的，真正想要學到經濟學和數據分析結合的內容，那麼追蹤我不定時的發布內容吧！
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感謝學校2024下半年課程採用AI數據分析應用在管理相關課程，立即銜接AI職能發展。在課程設計上，使用數學AI建模軟體並不是只是使用，而是在過程中了解人工智慧與自動化加入的地方，幫助學生了解原來AI是加入在哪個階段並產生哪些與過去所學習的內容差異，以及為什麼能產生更多關鍵資訊。
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美國生產者物價指數的趨勢變化解讀
> 新聞報導
美國勞工部美東時間8月13日公布，7月的生產者物價指數增幅 (YOY) 下降至2.2%，低於期值 2.3%，與上一期修正後的2.7% 相比降幅更大。
> YOY數據之後可能會修正
我不準備使用YOY進行趨勢分析，而採用原始值，並提供4月到7月當時的數據分析趨勢圖以供參考。
因為過去的製作趨勢圖，所以可以很輕鬆地發現2023年10月開始的趨勢並沒有因為增加新數據而改變了「趨勢起點」。另外，新數據的加入還提高了綠線的準確，代表這條趨勢線可以代表這些數據。
不同的地方當然就是綠線上的斜率值。增長速度從4月到7月分別是 0.549 → 0.468 → 0.460 → 0.530。7 月的平均每月增長速度接近 4 月的。
為什麼特別提4月和7月呢？因為這兩個月在新加入這條綠線時，會強化準確結果，所以這兩個月的數據有關鍵的影響性在。
了解季節性的人就會知道，1、4、7、10月剛好是每季的第一個月。即使如此也不影響它們是在同一條趨勢線上。
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中華大學2024年AI數據分析人才認證研習
想進階AI數據分析技能？這次研習特別為非資訊專業人士設計，快速掌握從數據分析到AI數據分析的核心能力！
✅ 了解目前人工智慧現況
✅ 人工智慧跨產業應用
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二、趨勢解讀
**趨勢轉折**
- 黃線到淺藍色線：美國生產者的物價在2019年下半年已經發生下降可能，後面則受到首次受新冠疫情衝擊，反轉成快速下降
- 淺藍色線到綠線：美國當時認為2020年5月就能脫離新冠疫情，但當時的居家令與全球多數經濟停擺的情況下，生產者的物價從下降轉為上升
- 深藍色線到深灰色線：出現三段快速上升趨勢線，可以說是美國經濟復甦時對原物料需求甚深，造成生產者的物價快速上漲
- 土黃色線到藍綠色線：美國銀行危機後對生產者物價也造成影響
- 藍綠色線到墨綠色線：2023年10月雖然產生產的物價下降，但到2024年5月期間物價反而上漲更快
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之前說明了美國生產者物價指數的趨勢變化。這個指標是所有商品計算得到的物價指數。今天則使用以最終需求計的美國生產者物價指數指標，進行AI數據分析的精準趨勢尋找。
一、最終需求
所謂最終需求是指生產過程的最後要賣給消費者的商品，這些商品直接面對消費者，所以它們的訂價已經包含生產過程中創造出來的所有附加價值。
二、趨勢解讀
**趨勢方向**
- 綠線(含)之後的趨勢線皆為上升線
- 黃線是新冠疫情前2019年下半年，可以說是生產者物價指數盤整
- 淺藍色線是下降線
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想學習數學AI 趁早學
本身軟體是輔助學習用，所以在教學課程與研習活動中，就會從安裝軟體到操作使用軟體。
軟體功能只會教功能4，也就是公開發表的趨勢圖製作方式。因為功能4是人們最常見的直線，並且運算與判斷過程中全由AI運算與判斷。
你可以使用大量數據，但線段也會增加以符合最大準確率的條件。
如果是電腦運算用就沒有差，但要給他人觀看，就得分割成小數據，在用小數據跑出多條趨勢線段。
如果是數據分析師，那麼做到可視化程度就可以，出圖賣圖。
但如果要到高階的數據分析師，本身還得有一定的專業背景，如經濟、金融等，才能解讀數據結果的趨勢變化。
目前台灣報名每次10人成班！人數太多電腦教學品質就會下降。過程會反覆操作與使用各種數據，也會帶如何找到趨勢關鍵訊號。
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身為一名老師，我認為自己的角色包括降低學習內容難度與跟上新事物，例如AI。
無論是企業倫理、經濟學、財務報表分析、經濟發展等課程都很合適融入AI與數據的實務性內容。
但凡課本上用時間走勢圖表現的圖，真實用MathAI趨勢圖，讓同學們更有感。
你們喜歡這樣的課程嗎？
#經濟 #財經 #教育 #課程 #科技 #數據分析 #education #course #economic #finance #financialreport #MathAI #AI數據分析 #AI #AIDataAnalysis
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你是不是常看到這類型的貼文資訊或報導資訊？
或者是參加的付費課程也是如此？
你真的獲得想要的趨勢資訊了嗎？
這樣的時間走勢圖(pattern/line chart)始終充斥在我們的生活週遭，連最需要精細操作的資產累積，也多是憑藉下方的圖在做參考(當然還要輔以其他，如財報)。
你還在接受這樣的資訊，認為那些專家學者或權威很給了你專業性的時間走勢訊息？
你還認為他們分享了精彩的分析結果？
太多關鍵趨勢訊息被屏蔽了！他們擁有更多的數據與看圖訓練，從其他地方獲得關鍵資訊後， 再配下圖給你看。
你以為他們給正確、有用的資訊，真如此嗎？
⭐為什麼要推廣/自學AI數據分析？
1. 避開上面忽悠人的情況。
自己驗證數據趨勢，得到關鍵資訊。2. 自己成為專家。
分享出去幫助他人認清。3. 共識與眾人之力。
愈多人知道，就愈能讓更多人避開上述情況。
幫助他人避免財務損失。#數據分析 #人工智能 #人工智慧 #知識 #學習 #課程 #趨勢 #走勢 #投資 #理財 #AI #MathAI #AI數據分析 #數據 #data #economics #finance #經濟 #財經
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另一種取得美國消費者物價指數在新冠肺炎前與期間後的變化衡量方法，我們可以選擇將新冠肺炎前的美國消費者物價指數做一直線迴歸，再依時間自然增長過去。
同樣，紅線就是我們的比較基準點，並且如先前以2020年4月前的那條趨勢，所自然增長的紅線相同，都比真實的消費者物價指數低。不過這比先前的垂直差距比來說會較好些。
以2023年12月的數據來看，估計值為275.7527639
，差距為約30.993。你們覺得現在的生活負擔如何呢?想知道台灣消費者物價指數如何，可以看臺灣銀行季刊: https://www.bot.com.tw/Images/File/GetFileId/e251ce5e-b56c-441c-8a41-b75a11df0164
推薦學習AI數據分析，容易上手，軟體介面操作方便，又能得到很多重要且關鍵的數據資訊!!!是寫論文與報告的好幫手，也是數據分析的好工具!!!
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美國消費者物價指數上漲到底多嚴重?
我們得先有個標準才能做比較!!
從消費者物價指數趨勢發現2020年4月是分界，所以2020年4月前是新冠肺炎前的消費者物價指數。選擇最近此趨勢的前一段趨勢，做時間的自然增長，形成紅線。這條紅線就是比較基準了!!!
倒底美國生活負擔有多沉重呢?
以2023年12月的CPI = 306.746，與估計值 = 270.231459 做比較，就能得到美國實際的CPI高於估計值，並且額外增加了約36.515。雖然我們無法對每增加一個差距單位對民眾生活負擔有多大，但能從新冠肺炎前的情況比現在的生活滿意度，就多少能窺探一二。
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美國消費者物價指數趨勢圖，可以明顯看到2020年4月後的平均每月增加與過去不同，並且出現超過1的增加。
當消費者物價指數被推到高位時，即使緩和下來，也與2020年4月開始的趨勢增長速度相差無幾。政府、官方、專家、權威都能說是需求強勁，搭配著GDP增加而印證，但想想看如果民眾生活不易的感受更強烈時，這GDP增加是因而何生呢?
搭配貧富差距的指標來看，是否就代表多數財富集中在少數人手上?並且這樣的現象更加嚴重?若是愈發嚴重，從過去歷史看，革命之路不遠!!
不知道有沒有做過研究，是否消費者物價指數有【無記憶】特性呢???#經濟 #財經 #生活 #CPI #美國 #消費者物價指數 #AI #MathAI #AI數據分析 #數據分析 #人工智慧 #人工智能 #知識 #學習 #教育 #教學 #研習 #課程 #訓練 #培訓
