Publications by 中山政治所 劉正山教授
第一個rmd筆記
R Markdown 我的第一個rmd筆記 This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com. When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded...
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経済・金融事情（期末レポート）
はじめに 本研究の目的は、AとBとの関係を明らかにすることである。 データの概要 本研究で用いるデータは、国際通貨基金（IMF）の２国間対内直接投資（FDI）データである。 library(readxl) imf <- read_excel("imf.xlsx") 分析結果 #日本のデータを切り出し、「JPN」とい...
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中山大學EMPP 【組織革新與發展】20230715授課大綱
中山大學EMPP【組織革新與發展】 科技使用與「造浪者」& 民意與組織變革 劉正山 教授 國立中山大學政治學研究所 2023.07.15 講者簡介 | 關於劉正山教授 美國堪薩斯大學政治學博士（2006取得博士學位、同年加入中山大學） 劉老師的研究興趣: 民意與選�...
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Document
Загрузка библиотек library("forecast") ## Registered S3 method overwritten by 'quantmod': ## method from ## as.zoo.data.frame zoo library(readxl) library("lmtest") ## Loading required package: zoo ## ## Attaching package: 'zoo' ## The following objects are masked from 'package:base': ## ## as.Date, as.Date.nume...
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Зачётный проект. Анализ данных
Введение Данные – это ключевой ресурс в современном мире. Каждая компания стремится узнать о своих клиентах как можно больше, чтобы наилучшим образом удовлетворять их потребности и увелич�...
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期末レポート例
はじめに 本研究の目的は、AとBとの関係を明らかにすることである。 データの概要 本研究で用いるデータは、Rose (2004) で使われた２国間貿易データの一部である。データには、1990〜1999年の二国間貿易の対数値のほかに、言語が同じなら１をとる共通言語ダミ...
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経済・金融事情
四則演算 2+2 ## [1] 4 2-2 ## [1] 0 2*2 ## [1] 4 2/2 ## [1] 1 データ読み込み library(readxl) pwt2019 <- read_excel("pwt2019.xlsx") head(pwt2019) ## # A tibble: 6 × 6 ## countrycode country year rgdpe pop percapitaGDP ## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 CAN Canada 2019 18...
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NLP 2: Topic modeling
Данные Описание Для лабораторной работы по тематическому моделированию мне стало интересно проанализировать тематику произведений моего любимого писателя - Леонида Андреева. Для этого я ...
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Churn prediction
Introduction In this project I will analyze the data of Sbermarket. Based on the data about customers and their behaviour, I will try to segment the customers, calculate and predict the level of customer churn and create a program to improve these indicators. Data The data contains 5326 observations (customers) and 18 variables. The variables ...
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NLP 2: Topic modeling
Данные Описание Для лабораторной работы по тематическому моделированию мне стало интересно проанализировать тематику произведений моего любимого писателя - Леонида Андреева. Для этого я ...
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