日照角度查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

兒科好醫師最新營養功能醫學：預防、治療、照護：兒童異位性皮膚炎、過動、自閉、尿床、身材矮小、體重過輕、糖尿病、白血病

為了解決日照角度查詢的問題，作者胡文龍 這樣論述：

孩子長不高、瘦巴巴、尿床、自閉或過動， 難治的異位性皮膚炎、兒童糖尿病及白血病， 正規現代醫療＋營養功能醫學！   　　孩子長不高、乾巴巴，只好花大錢買轉骨或開脾胃配方、……；孩子過動、自閉而難教養，網路爬文後卻相信錯誤資訊，耽擱最佳治療黃金期……；心疼孩子奇癢無比抓到體無完膚，父母自責遺傳到自己的過敏體質……；生氣孩子尿床多年，原來是生病了……；甚至，還有少數孩子必須終身施打胰島素、面對死亡威脅如癌症等重大疾病……，在現代社會變得越來越多了。   　　治好孩子的關鍵，父母的影響力遠遠超越醫師。這是寫給父母親的兒童營養功能醫學實用書，種種案例與見證都是胡文龍醫師的小病

人與病魔奮戰的真實故事，相信能夠讓有健康意識的父母，以及有相同境遇的大小朋友，從作者提供的這些兒童常見疾病的病情分析、診斷方式、整體療法建議等掌握到核心健康知識，最棒的是書中還整理分享了醫學實證過的不用藥對症營養素，幫助為人父母在生活和飲食上懂得聰明地趨吉避凶……。   　　▌撼動兒科醫生的父母提問，２０年後終於可以回答了！ 　　▌正規醫療之外，兒童營養功能醫學可以助一臂之力   　　「我應該給小孩特別吃什麼，才會對他的病情有幫助呢？」20年前那一晚病童母親揪心的提問，一時之間把兒科醫師胡文龍給難倒了，只能含糊其詞地回答：「正常吃就好……。」現在，胡文龍醫師終於可以自信滿滿地告

訴那位母親答案了。   　　2千5百年前，西方醫學之父希波克拉底曾說過：疾病不是天譴或超自然力量所導致，居住環境、生活習慣及飲食營養才是造成疾病的主因，但現代醫學卻慢慢忘了初衷……。所幸1993年的美籍傑佛瑞‧布蘭德（Jeffery Bland）博士觀察到當前現代醫學的偏剖，於是首創功能醫學的觀念，指出疾病源頭是現代人種種不當行為造成……。   　　這本書是醫者父母心對於病童深厚關愛之作，作者胡文龍醫師將兒科專業與營養功能醫學兩者優點結合，並將看診時苦口婆心分享日常生活等衛教注意事項化為文字，教會家長幫助孩子做自己健康的主人，他知道唯有化解父母種種情緒上的衝擊、給予心理上的支持

、教導生活上的典範轉移，才可以幫助孩子大病不復發、難病順利治癒、小病輕鬆化無……。   　　▌長不高或養不胖、尿床、自閉或過動…，問題可大可小 　　▌難治的異位性皮膚炎、兒童糖尿病及兒癌…，永不再復發   　　氣餒孩子體重瘦小總養不胖、苦惱孩子為什麼長不高？……如果不慎吃到含性激素的轉骨成分，容易因性早熟跡象造成骨齡提早成熟，導致生長板提前關閉，將使得長高停滯。   　　注射生長激素並非孩子長高的唯一選擇，書中許多案例都從生活和飲食型態改善做起，長高變壯的成果斐然。例如當改善偏食毛病，多運動且留意飲食內容……；補充孩子缺乏的營養素也很重要，補足鎂離子讓晚上睡得好，有助於

身體自產生長激素每晚出現四、五次，當然容易長得高；又例如醫學證實，補充鋅可使瘦小兒童增加身高和體重等等……。   　　孩子皮膚乾粗紅癢的異位性皮膚炎，很容易會因為特定食物、吸入過敏原、溫濕度改變、感染，甚至心理壓力，造成急性發病……，父母看得難受又心疼，真不該如何是好？    　　異位性皮膚炎已確定是由於患者被環境或食物的過敏原激活導致。因此，治療目標在於減緩發癢不適、防止急性發作及減少藥物治療風險，尤其皮膚止癢、保濕、穿著親膚衣物等照護更重要。長期宜並行減少過敏原與加強必要營養素，補充益生菌、魚油、維生素D、維生素C、β-胡蘿蔔素等都有助於改善，達到逐漸減少用藥頻率，甚至不復

發。   　　孩子的過動、恍神、迷糊，父母常被氣到飽……，千萬不能置之不理。作者在十年前診斷一位過動兒，但他錯失最佳治療期，事後得知長大後偷錢、說謊、翹家……，甚至吸毒。   　　其實，過動症就是一種慢性疾病，積極治療與否對往後的人生影響很大。初始症狀越嚴重的孩子，早期介入並給予有效的治療，將使症狀持續到成年期的可能性降低。建議要採取共病治療，例如同時治療鼻過敏，並且要增加運動量、嚴格控管3C使用時間，還要排除體內毒素（雙酚A等塑化劑），補充鐵、鎂、維生素D及鋅等體內偏低的營養素。   　　▌孩子健康與否不是天註定，逆轉疾病自己做主！ 　　▌不生病的生活實踐術，就藏在點

點滴滴細節中   　　疾病不是天註定，但健康也不會平白無故得來！這本寫給孩子的不生病生活實踐術，細數居住環境、生活習慣、飲食營養等不生病實踐術，一一點出看似老生常談之外的健康醫學新知，新進許多醫學研究已經證實吃對住對用對，能對病患產生不亞於現代醫學的治療效果。這樣的最新醫治走向，是許多疾病在正規治療之外，強而有力的輔助治療工具！   　　【不生病健康術的健康基本功】 　　要多到恰到好處：睡得飽、曬太陽、常運動、多喝水、多蔬果、多吃優質蛋白……。   　　要能減少要避免：少糖少油、拒冰品及咖啡因、遠離三毒素（過敏原、環境荷爾蒙、長時間使用3C）……，甚至減少孩子的心理壓

力。   本書特色   　　(一)超實用家庭醫學手冊！看似小問題的長不高、吃不胖，甚至過動、兒癌等均詳細解說 　　(二)父母不再束手無策！不捨孩子受病痛折磨，兒科醫師分享陪伴之外的生活照護建議 　　(三)不用藥的營養新知醫學！大量醫學研究證實，吃對食物和營養補充品，健康助益很大

大數據時代：資料庫系統實作與案例分析(附光碟)

為了解決日照角度查詢的問題，作者李紹綸 這樣論述：

　　本書作者精心彙整大數據分析工作所需的理論知識、系統開發，程式撰寫與建立模型之實務經驗，以資料庫實作為主軸，導引出大數據之應用和未來方向；由資料分析、資料倉儲到資料探勘，皆有周詳的說明與釋例，讓讀者一目了然，在觀念結構的建立上能更有效率的掌握，並舉列案例讓讀者透過案例分析，而能對資料庫的概念有更深一層的體會。 　　書中並完整介紹一些常用和知名套件如何撰寫、使用以及對跑出的結果如何進行解讀，例如：如何利用wordcloud套件繪製文字雲、Arules 套件 apriori 進行關聯規則分析、stats套件 kmeans 進行集群分析、C50 套件 C5.0 進行決策樹分析、stats 套件

glm 和RevoScaleR 套件 rxLogit進行羅吉斯迴歸分析等，相信對於有志成為資料科學家的初學者而言，本書絕對是一本絕佳的入門書籍。 　　※本書架構： 　　1. 第一、二、三、五章：主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視表為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，讓讀者建立在處理大量結構化資料時能更有效率的觀念與基礎。 　　2. 第四章：介紹 ADO.NET 資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊系統專案，建立對於資訊系統開發之認識，以及提升程式撰寫的能力。 　　3. 第六章：介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相關知識有一定程度的了解。

　　4. 第七章：介紹 SQL Server 2016 版才有的新功能，也是微軟致力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學家能夠透過原先所熟悉的 R 語言，不論是在交談式介面中透過SQL Server R Services直接撰寫 R 腳本指令進行資料分析，或是在 Visual Studio.NET 中透過R Tools for Visual Studio或 Microsoft R Client 的安裝，在原有 Visual Studio開發環境撰寫 R 指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。 　　書附光碟內容 　　1.Microsoft SQL Server 201

6 範例資料庫 　　2.SQLServer2016 本書特色 　　1. 以資料庫的實作為主軸，詳述大數據的應用和未來方向。 　　2. 詳盡說明資料分析、倉儲與探勘等課題。 　　3. 舉列實際案例且循序引導，進而培養對資料庫的概念。 　　4. 常用套件、知名套件之介紹、撰寫、解讀說明與範例。 　　5. 對有志成為資料科學家的初學者而言，本書絕對是一本絕佳的入門書籍。 Chapter 0 大數據時代導讀 Chapter 1 視界 1.1 視界的優點 1.2 視界的缺點 1.3 視界的種類 1.4 使用「Management Studio」建立檢視表 1.4.1 建立行列子集視界 1.4.

2 建立聯結視界 1.4.3 建立統計摘要視界 1.5 使用「Management Studio」修改檢視表 1.5.1 使用檢視規則更新 1.5.2 使用繫結至結構描述 1.6 使用「Management Studio」刪除檢視表 1.7 使用「T-SQL 指令」建立檢視表 1.7.1 建立行列子集視界 1.7.2 建立聯結視界 1.7.3 建立統計摘要視界 1.8 使用「T-SQL 指令」修改檢視表 1.8.1 使用檢視規則更新：WITH CHECK OPTION 1.8.2 使用繫結至結構描述：WITH SCHEMABINDING 1.8.3 將檢視表加密：WITH ENCRYPTION

1.9 使用「T-SQL 指令」編輯檢視表的資料 1.9.1 在檢視表中新增一筆資料 1.9.2 修改檢視表中的資料 1.9.3 刪除檢視表中的資料 1.10 使用「T-SQL 指令」刪除檢視表 1.11 習題 Chapter 2 索引 2.1 主索引 2.2 叢集索引 2.3 次索引 2.4 多層索引 2.5 密集索引和稀疏索引 2.6 使用「Management Studio」建立索引 2.7 使用「Management Studio」修改索引 2.7.1 是否忽略重複的索引鍵 2.7.2 是否設定填滿因數 2.8 使用「Management Studio」刪除索引 2.9 使用「T-

SQL 指令」建立索引 2.10 使用「T-SQL 指令」修改索引 2.10.1 是否忽略重複的索引鍵：IGNORE_DUP_KEY 2.10.2 是否設定填滿因數：FILLFACTOR 2.11 使用「T-SQL 指令」刪除索引 2.12 習題 Chapter 3 交易管理和並行控制 3.1 交易管理 3.1.1 交易的 ACID 四大特性 3.1.2 交易狀態 3.2 為何需要並行控制 3.3 排程的循序性 3.3.1 如何測試非序列排程的正確性 3.3.2 優先次序圖 3.4 並行控制的方法 3.4.1 鎖定法 3.4.1.1 二位元鎖定 3.4.1.2 共享 / 互斥鎖定 3.4.1

.3 兩階段鎖定法 3.4.1.3.1 發生死結的條件 3.4.1.3.2 死結預防 3.4.1.3.3 死結偵測 3.4.1.3.4 飢餓問題 3.4.2 時間戳記法 3.5 使用「T-SQL 指令」執行交易 3.5.1 BEGIN TRANSACTION 3.5.2 COMMIT TRANSACTION 3.5.3 COMMIT WORK 3.5.4 ROLLBACK TRANSACTION 3.5.5 ROLLBACK WORK 3.5.6 SAVE TRANSACTION 3.5.7 交易的架構 3.5.8 巢狀交易 3.5.9 分散式交易 3.5.9.1 如何啟動分散式交易協調器 (

MSDTC) 服務 3.5.9.2 如何新增一個連結伺服器 3.5.9.3 BEGIN DISTRIBUTED TRANSACTION 3.5.10 交易的隔離等級 3.5.11 資料鎖定 3.5.11.1 樂觀和悲觀的並行控制 3.5.11.2 資料鎖定的種類 3.5.11.2.1 鎖定的對象 3.5.11.2.2 鎖定的方法 3.5.11.2.3 意圖式鎖定 3.5.11.2.4 各種鎖定的共存性 3.5.12 鎖定的死結問題 3.6 習題 Chapter 4 VB.NET 2015 資料庫系統實作 4.1 ADO.NET簡介 4.1.1 .NET Data Provider 4.1.1

.1 Connection 物件 4.1.1.2 Command 物件 4.1.1.3 DataReader 物件 4.1.1.4 DataAdapter 物件 4.1.2 DataSet 物件 4.1.2.1 DataTable 物件 4.1.2.2 DataColumn 物件 4.1.2.3 Constraint 物件 4.1.2.4 DataRelation 物件 4.1.2.5 DataRow 物件 4.1.2.6 DataView 物件 4.2 建立資料庫系統專案 4.2.1 「使用者登入」實作 4.2.1.1 使用者介面設計 4.2.1.2 編寫程式碼 4.2.2 「EM01員工資

料維護」實作 4.2.2.1 使用者介面設計 4.2.2.2 編寫程式碼 4.2.3 樣板表單設計 4.2.3.1 使用者介面設計 4.2.3.2 編寫程式碼 4.2.3.3 加入 .NET Framework 元件至工具箱 4.2.4 「EM02 員工資料維護」實作 4.2.4.1 套用繼承的表單 4.2.4.2 建立資料庫連線 4.2.4.3 建立資料配接器 4.2.4.3.1 建立「da員工」資料配接器 4.2.4.3.2 建立「da員工1」資料配接器 4.2.4.3.3 建立「da部門」資料配接器 4.2.4.3.4 建立「da員工電話」資料配接器 4.2.4.3.5 建立「da員工眷

屬」資料配接器 4.2.4.4 建立「dsEM02」資料集 4.2.4.5 使用者介面設計 4.2.4.6 編寫程式碼 4.2.5 「DE01 部門資料維護」實作 4.2.5.1 套用繼承的表單 4.2.5.2 建立資料庫連線 4.2.5.3 建立資料配接器 4.2.5.3.1 建立「da部門」資料配接器 4.2.5.3.2 建立「da員工」資料配接器 4.2.5.4 建立「dsDE01」資料集 4.2.5.5 使用者介面設計 4.2.5.6 編寫程式碼 4.2.6 「PR01 計劃資料維護」實作 4.2.6.1 套用繼承的表單 4.2.6.2 建立資料庫連線 4.2.6.3 建立資料配接器

4.2.6.3.1 建立「da計劃」資料配接器 4.2.6.3.2 建立「da部門」資料配接器 4.2.6.4 建立「dsPR01」資料集 4.2.6.5 使用者介面設計 4.2.6.6 編寫程式碼 4.2.7 「JO01 員工參加計劃」實作 4.2.7.1 套用繼承的表單 4.2.7.2 建立資料庫連線 4.2.7.3 建立資料配接器 4.2.7.3.1 建立「da參加」資料配接器 4.2.7.3.2 建立「da員工」資料配接器 4.2.7.4 建立「dsJO01」資料集 4.2.7.5 使用者介面設計 4.2.7.6 編寫程式碼 4.2.8 「選擇計劃代號」實作 4.2.8.1 新增空白的

表單 4.2.8.2 建立資料庫連線 4.2.8.3 建立「da計劃」資料配接器 4.2.8.4 建立「dsSelectPID」資料集 4.2.8.5 使用者介面設計 4.2.8.6 編寫程式碼 4.2.9 「JO02 計劃參加員工」實作 4.2.9.1 套用繼承的表單 4.2.9.2 建立資料庫連線 4.2.9.3 建立資料配接器 4.2.9.3.1 建立「da參加」資料配接器 4.2.9.3.2 建立「da計劃」資料配接器 4.2.9.4 建立「dsJO02」資料集 4.2.9.5 使用者介面設計 4.2.9.6 編寫程式碼 4.2.10 「選擇身分證號碼」實作 4.2.10.1 新增空白

的表單 4.2.10.2 建立資料庫連線 4.2.10.3 建立「da員工」資料配接器 4.2.10.4 建立「dsSelectEID」資料集 4.2.10.5 使用者介面設計 4.2.10.6 編寫程式碼 4.3 習題 Chapter 5 SQL Server 可程式性物件 5.1 規則物件 5.1.1 使用「T-SQL 指令」建立「規則」物件 5.1.2 使用「T-SQL 指令」繫結資料行 5.1.3 使用「T-SQL 指令」繫結「使用者定義資料類型」 5.1.4 使用「T-SQL 指令」解除資料行之間的繫結 5.1.5 使用「T-SQL 指令」解除「使用者定義資料類型」之間的繫結 5.

1.6 使用「T-SQL 指令」刪除「規則」物件 5.1.7 使用「Management Studio」繫結「使用者定義資料類型」 5.1.8 使用「Management Studio」解除「使用者定義資料類型」之間的繫結 5.1.9 使用「Management Studio」刪除「規則」物件 5.2 預設值物件 5.2.1 使用「T-SQL 指令」建立「預設值」物件 5.2.2 使用「T-SQL 指令」繫結資料行 5.2.3 使用「T-SQL 指令」解除資料行之間的繫結 5.2.4 使用「T-SQL 指令」刪除「預設值」物件 5.2.5 使用「Management Studio」繫結資料行

5.2.6 使用「Management Studio」解除資料行之間的繫結 5.2.7 使用「Management Studio」刪除「預設值」物件 5.3 預存程序物件 5.3.1 使用預存程序的優點 5.3.2 預存程序的種類 5.3.3 SQL Server 流程控制語言 5.3.4 使用「Management Studio」建立「預存程序」物件 5.3.5 使用「Management Studio」執行「預存程序」物件 5.3.6 使用「Management Studio」刪除「預存程序」物件 5.3.7 使用「T-SQL 指令」建立「預存程序」物件 5.3.8 使用「T-SQL 指令

」執行「預存程序」物件 5.3.9 使用「T-SQL 指令」刪除「預存程序」物件 5.3.10 何謂 SQL Injection 資料隱碼攻擊 5.3.10.1 含有 SQL Injection 弱點之「使用者登入」表單 5.3.10.2 如何防範 SQL Injection 攻擊 5.4 觸發程序物件 5.4.1 DML 觸發程序 5.4.1.1 使用 DML 觸發程序的目的 5.4.1.2 DML 觸發程序的類型 5.4.1.3 使用「Management Studio」建立「DML 觸發程序」物件 5.4.1.4 使用「Management Studio」刪除「DML 觸發程序」物件 5

.4.1.5 使用「T-SQL 指令」建立「DML 觸發程序」物件 5.4.1.6 使用「T-SQL 指令」停用「DML 觸發程序」物件 5.4.1.7 使用「T-SQL 指令」啟用「DML 觸發程序」物件 5.4.1.8 使用「T-SQL 指令」刪除「DML 觸發程序」物件 5.4.2 DDL 觸發程序 5.4.2.1 使用 DDL 觸發程序的目的 5.4.2.2 使用「T-SQL 指令」建立「DDL 觸發程序」物件 5.4.2.3 使用「T-SQL 指令」刪除「DDL 觸發程序」物件 5.5 習題 Chapter 6 資料倉儲與資料探勘 6.1 資料倉儲簡介 6.1.1 資料庫與資料倉儲

的差別 6.1.1.1 OLTP 和 OLAP 6.1.1.2 資料倉儲的特性 6.1.1.3 資料庫與資料倉儲之比較 6.1.2 資料倉儲架構 6.1.2.1 資料預處理 6.1.2.2 多維度資料模型 6.1.2.2.1 資料方塊 6.1.2.2.2 事實表與維度表 6.1.2.2.3 星狀綱目與雪花綱目 6.1.2.3 OLAP 線上分析處理 6.1.2.3.1 OLAP 的資料儲存方式 6.1.2.3.2 OLAP 的操作方式 6.2 資料探勘簡介 6.2.1 資料探勘的定義 6.2.2 資料探勘和 OLAP 的差別 6.2.3 資料探勘專案標準流程 CRISP-DM 6.2.4 資料

探勘的功能 6.2.4.1 決策樹 6.2.4.1.1 ID3 和 C4.5 決策樹 6.2.4.1.2 CART 決策樹 6.2.4.1.3 CHAID 決策樹 6.2.4.2 貝氏分類器 6.2.4.3 關聯規則 6.2.4.4 序列規則 6.2.4.5 集群分析 6.2.4.5.1 階層式集群 6.2.4.5.2 非階層式集群 6.3 習題 Chapter 7 大數據分析與應用 7.1 大數據簡介 7.1.1 大數據的定義 7.1.2 大數據的資料特性 7.1.3 大數據的應用 7.1.3.1 古代大數據應用案例 7.1.3.2 現代大數據應用案例 7.1.4 大數據 V.S. 資料科

學家 7.1.5 微軟大數據分析解決方案 7.2 SQL Server R Services 7.2.1 如何啟用外部腳本指令 7.2.2 如何在 SQL Server 中執行 R Script 指令 7.2.3 如何利用 R Script 指令將資料寫入 SQL Server 資料表 7.2.4 如何利用 R Script 指令讀取 SQL Server 資料表中資料 7.2.5 如何查詢 R Service已安裝的 R 套件清單 7.2.6 R Service 如何下載和安裝新的套件 7.2.7 下載和安裝 SSMSBoost 外掛元件 7.2.8 如何利用 SSMSBoost 顯示文字雲

繪圖結果 7.3 R Tools for Visual Studio 7.3.1 建置R Tools for Visual Studio整合開發環境 7.3.2 準備分析的資料 7.3.3 建立 R 語言專案 7.3.4 建立資料來源新增資料庫連線 7.3.5 Arules 套件 apriori 關聯規則分析 7.3.6 stats套件 kmeans 集群分析 7.3.7 C50 套件 C5.0 決策樹分析 7.4 Microsoft R Client 7.4.1 安裝 Microsoft R Client 7.4.2 在 R Tools for Visual Studio 檢視 R Engi

ne 目錄 7.4.3 stats 套件 glm 羅吉斯迴歸分析 7.4.4 RevoScaleR 套件 rxLogit 羅吉斯迴歸分析 7.5 習題 大數據時代導讀 　　不論資訊科技如何演進，從大型主機 (Mainframe)、主從式 (Client-Server)、三階層 (Three-tier) 架構，乃至於現今大眾耳熟能詳的雲端運算、行動APP、社群媒體、物聯網等應用模式，亙古不變的是「資料」依舊成為企業營運的核心命脈，畢竟沒資料就沒價值 (No data, no value)。隨著雲端運算盛行，Hadoop框架中的HDFS (Hadoop Distributed File Sy

stem) 讓大量資料得以分散式儲存、MapReduce則是讓大量資料得以分散式計算，藉由大量儲存和快速運算等兩大特性，讓大數據分析得以實現。平心而論，大數據並不是一個新議題，經過這些年各大媒體爭相報導，企業也逐漸從模糊的概念、爭相理解，到最後認同大數據的實用價值，思慮如何導入應用，冀望能輔助公司決策更加精準。 　　這些年來大多數企業也都學會如何利用「資料」來創造「價值」，這些企業透過線上分析處理(On-Line Analytical Processing，OLAP) 或是資料探勘 (Data Mining) 等技術，將平常賴以為生的 ERP、SCM 或 CRM 等各式各樣資料庫系統所衍生的

大量資料加以分析，取得有助於未來營運方向的決策數據。近年來，除了將企業內部關聯式資料庫中各個資料表等結構化資料的進行分析之外，許多企業更將資料分析的觸角延伸到企業外部諸如：電子報新聞報導、社群網站留言和回文、物聯網感測器紀錄，冀望藉由文字探勘 (Text Mining) 技術，將這些非結構化資料加以分析，嘗試創造出新的價值，以面對這瞬息萬變的廣大市場，大數據分析儼然成為企業成功致勝的秘密武器。 　　然而，企業往往礙於資源不足，或因工具不完善，抑或專業人才不足，導致相關應用推動不順。大數據之所以難為，因為一方面需動用眾多伺服器進行大量運算，對企業而言可謂一筆財務負擔。再者，企業想做好大數據分析

，需要延攬資料科學家或資料分析人才，建構許多資料模型，或針對諸多工具進行設定，對結果進行解讀，無論從管理角度、技能門檻而言都非常高，成為企業難以跨越之鴻溝，亦是無法將大數據應用普及化的主要原因。 　　話雖如此，少數人對於大數據依然存在些許錯誤迷思，誤認為從事大數據分析，就需要建構所費不貲的Hadoop系統，殊不知台灣大多數企業的資料量只有幾TB到數10TB，這樣的資料量在Hadoop技術下根本無法發揮其價值，因為 Hadoop要管理多伺服器節點並將資料從記憶體移動至資料庫造成的啟動延遲，可能會比一般的資料處理方案更慢。誠如專業財經媒體Bloomberg負責人Matt Hunt 指出：「在 B

loomberg 我們並沒有大數據問題，反而是有中量數據 (medium data) 問題，這裡指的中量數據指的是量夠大、但適用於單一設備上，但並不需要龐大巨量的集群數據，相當於 TB，而不需要達 PB 等級」。的確，殺雞焉須用牛刀，特別是台灣的社群媒體沒那麼發達，資料大多不在自己手上，與其盲目追求技術和工具，不如先用小量資料去驗證一個模型，是否能將資料轉換成商機利潤，再來決定要不要建置大數據的作業環境。 　　近年來，筆者曾參與一些政府部門、私人企業大數據應用專案開發，發覺大部分專案也都不是在 Hadoop上執行，反而大部分工作都是透過本書所介紹的章節內容完成，例如：在經濟部資料應用分析專案

中，是利用 R 語言結合 PHP 網頁程式設計，建置一套太陽能發電選址模型，將最近三年全省和離島共 24個太陽能電廠年每 10 分鐘智慧電表所量測到的日照量和發電量資料，進行建模和預測。過程中有些有關發電量遺缺值的資料預處理部分，便是透過 5.3.3 小節所介紹的SQL Server 流程控制語言，利用SQL指令迴圈和判斷式撰寫「內差法」填補有日照量卻無發電量的遺缺值，快速處理數百萬筆的日照量和發電量資料，並且透過 7.3.6 節所介紹的 R 語言 stats 套件中的 arima 模型，進行日照量和發電量的預測。 　　在行政院主計總處主計資料大數據分析研究案中，則是利用C# 結合 SQL

Server 資料庫，建置一套跨機關去識別化資料整合模型，將每五年辦理一次的工業及服務業普查、農林漁牧業普查，或是每十年辦理一次的人口及住宅普查，各縣市政府主計單位將調查後的資料先進行去識別化後，再交付國勢普查處進行去識別化資料整合。去識別化資料整合工具的開發是以 4.1 小節所介紹的 ADO.NET觀念和 4.2 小節資料庫系統範例專案方式實作出來的，此工具可能會面臨處理 2300 萬筆人口普查這類等級的資料量，將其身分證號碼這個主鍵，透過加密方式一一去識別化，或去除其他欄位的間接識別，所以在開發過程中又得透過第 3 章交易管理的觀念，將多個 SQL指令視為同一筆交易執行，並且透過 2.9

小節建立索引，加入多執行緒方式來提升去識別化的執行效能。 　　有鑑於此，筆者將這些年從事大數據分析工作可能會用到的理論知識、系統開發，程式撰寫，建立模型的經驗整理成冊，希望對於想要踏入大數據分析這個領域的讀者有所助益。書中第一、二、三、五章主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視表為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，這些章節內容與觀念可以讓我們處理大量結構化資料時更有效率，第四章則是介紹 ADO.NET 資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊系統專案，相信對於資訊系統開發有一定認識、對於程式撰寫能力也會提升，第六章介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相

關知識有一定程度的了解。最後第七章則是介紹 SQL Server 2016 版才有的新功能，也是微軟致力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學家能夠透過原先所熟悉的 R 語言，不論是在交談式介面中透過SQL Server R Services直接撰寫 R 腳本指令進行資料分析，或是在 Visual Studio.NET 中透過R Tools for Visual Studio或 Microsoft R Client 的安裝，在原有 Visual Studio開發環境撰寫 R 指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。書中除了介紹一些常用和知名套件如何撰寫，例如：如何利用word

cloud套件繪製文字雲、Arules 套件 apriori 進行關聯規則分析、stats套件 kmeans 進行集群分析、C50 套件 C5.0 進行決策樹分析、stats 套件 glm 和RevoScaleR 套件 rxLogit進行羅吉斯迴歸分析。更重要的是對於這些模型如何使用、和對跑出的結果如何進行解讀，都有非常完整的介紹，相信對於有志成為資料科學家的初學者而言，本書絕對是一本很好的入門書籍。

男性照顧者照養失能長者之歷程研究：從敘事分析觀點

為了解決日照角度查詢的問題，作者邱鈺婷 這樣論述：

臺灣目前已成為「高齡社會」國家之一，國內長者偏好由家人居家照顧，然家庭照顧者的照顧者承接下照養工作外，亦承擔經濟、社會等多重的壓力，隨著失能長者身體功能的退化，照顧者的負荷也跟著沉重了起來，過往照顧者大多以女性為主，隨著工商業的發展、女性主義、少子化等影響，男性也投入照養行列，故本研究便聚焦探討男性照顧者於照養失能長者的心路歷程與面對相關困境的調適。本研究將針對三位照養失能長者的男性照顧者進行訪談，並透過敘事進行分析。本研究結果照顧者因遵循著儒家思想、親情壓力、性別因素、宗教的教義、體力等因素，而承接下照養的工作。然照養可能伴隨相關壓力產生，如：經濟壓力、照顧壓力、與被照顧者相處的壓力等，而

照養壓力：從初期的摸索期，到建立照養模式期，以及面對被照顧者持續退化期，對於照顧者而言都有許多的挑戰要克服。照顧者面對這些照養的困難，發展出的因應策略與模式，大致分為：情緒抒發、問題解決等能力。在情緒抒發方面：利用轉換想法、正向思考、情境轉換、運動等方式來紓解壓力；在問題解決方面：藉由家人的支援、照服員的協助、外籍看護工、到日照中心等方式，讓照顧者有喘息的機會。因此依據研究發現，建議男性照顧者：多了解長照資源多利用、用諮商管道與生命書寫來紓解壓力、將部分的照養工作外包出去減輕照養壓力、參加照養相關課程提升自我照顧與照養的能力。建議政府相關單位能提供男性照顧者一些協助與關照。如：1.對於照養失能

長者的家庭能提供更多的補助；2.提供心理從業人員定期關心男性照顧者。3.「最低照顧」的倡議。