課程資訊
課程名稱
類別資料探索分析
Categorical Exploratory Data Analysis 
開課學期
109-2 
授課對象
生物資源暨農學院  農藝學系  
授課教師
劉力瑜 
課號
Agron5105 
課程識別碼
621 U7060 
班次
 
學分
2.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期五8,9(15:30~17:20) 
上課地點
 
備註
上課地點: 鄭江樓505室(智農中心)
限學士班三年級以上
總人數上限:20人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1092Agron5105_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

類別資料探索分析是資料分析的廣泛工具,目的是從類別型的資料中萃取真實資訊以協助科學或產業應用上發現新知。本課程將以翻轉教室的形式授課,介紹不同類別探索分析的主題(主題內容請見課程大綱),上課前學生自行觀看錄影檔,並在課堂進行實作與討論。實作採用 R 語言編寫程式分析實際數據,並在期中與期末報告以各自建立的 R Shiny 分析平台實際演練。
課程大綱(中英文):
週次 課程內容
1 Introduction to CEDA
2 Introduction to R
3 Introduction to Shiny
4 Case Studies
5 Analysis of Histogram (ANOHT) to replace ANOVA
6 Categorical conditional entropy and whole data mimicking
7 Information content of Multiclass Classification (MCC)!
8 Discovery and testing patterns in color images
9 Open and wild associations contained in data!
10 Response manifold analytics (RMA) in PITCHf/x.
11 CEDA in rhythmic time series.
12 CEDA in arrhythmic time series.
13 Real world views of CEDA-based Data Intelligence(D.I.) vs A.I.
14 Proposal
15 Data Analysis and Discussion (I)
16 Data Analysis and Discussion (II)
17 Data Analysis and Discussion (III)
18 Final Presentation 

課程目標
透過講授內容與實例演練,讓學生了解類別資料探索分析的步驟及分析策略。 
課程要求
本課程需要學生具有統計學之基礎,並具有操作 R 軟體之經驗。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
https://sites.google.com/view/2020ceda/%E9%A6%96%E9%A0%81 
參考書目
NONE 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/26  Introduction
https://reurl.cc/V3NDXZ 
第2週
3/05  Introduction to CEDA (virtual class) 
第3週
3/12  Introduction to R/Shiny 
第4週
3/19  Cases Studies 
第5週
3/26  Analysis of Histogram (ANOHT) to replace ANOVA 
第6週
4/02  No class 
第7週
4/09  Categorical conditional entropy and whole data mimicking (I) 
第8週
4/16  Categorical conditional entropy and whole data mimicking (II) 
第9週
4/23  Information content of Multiclass Classification (MCC) 
第10週
4/30  Discovery and testing patterns in color images (I) 
第11週
5/07  Discovery and testing patterns in color images (II) 
第12週
5/14  Open and wild associations contained in data!
Response manifold analytics (RMA) in PITCHf/x. 
第13週
5/21  停課一周
CEDA in rhythmic/arrhythmic time series.
CEDA in arrhythmic time series. 
第14週
5/28  Proposal 
第15週
6/04  Proposal 
第16週
6/11  Data Analysis and Discussion (I) 
第17週
6/18  Data Analysis and Discussion (II) 
第19週
6/25  Final Presentation
各位同學好, 6/25 期末報告以線上 Google Meet 進行,

(1)會議連結:
https://meet.google.com/cnb-jwtp-tcy
會議代碼: cnb-jwtp-tcy

(2)每組報告10-15分鐘, 評分分方式分個人分數與小組分數, 個人分數為參與同學報告QA的發言次數 (30%), 小組分數為期末報告內容整體評分 (70%: 0.4*同學互評分數 + 0.6*老師(含校外評審)評分)。評分 Google 表單: https://forms.gle/VQxZmCpD4MUQkojTA

(3)報告順序:
1. 趙彤: 世界各國人口死因
2. 徐榆婷、鄭家和、倪婕穎、李赫珍: Tea flavor data
3. 張岑峰: Sugarcane Image
4. 徐嘉亨: Tea Origin Data
5. 賴以勳、滕懷樂: Suicidal attempt data
6. 王品千: Tea origin data
7. 李俊翰、温沛得: Sugarcane Image
8. 邴國榮: President election data
9. 彭惠瑩、林以正、邵恪玄: 社會增加率分析
10. 張勻又、江元裕: 證券交易