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漾新聞|AI當研究助手?中山大學用數據說話

2025-05-29
閱讀時間:閱讀 2 分鐘
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【漾新聞記者陳雯萍/高雄報導】人工智慧正加速改變研究方式!國立中山大學舉辦「AI與傳統研究方法整合應用」專題講座,由EMBA學程助理教授卓雍然分享Yelp評論資料實作案例,說明如何以AI技術翻轉資料分析,結合統計邏輯與互動視覺化,打造具學術價值與社會洞察的創新研究模式。

卓雍然指出,資料科學融合大數據運算、機器學習與自然語言處理等技術,雖能快速處理龐大資訊,卻無法直接解釋資料背後的因果關係,唯有透過統計模型補強理論基礎,才能通過學術審查。他強調,「關鍵不是用最新模型,而是用對工具,問對問題。」研究應從觀察數據出發,提出有根據的推論。

講座中,卓雍然以Yelp線上評論為實例,運用R語言處理800萬筆資料,開發互動應用程式,讓使用者探索20萬家商店、508類商業項目、194種話題與10種情緒分類之間的關聯。他說:「與其仰賴問卷調查,不如用真實評論觀察行為,從中發掘有價值的洞見。」這樣的資料處理方式已超越傳統問卷與抽樣限制,進一步提升了研究的廣度與即時性。

此外,他介紹決策樹與線性混合模型的結合方式「Tree of GLMM」,展示如何先進行分群,再驗證群組間的變項關聯;也以「條件式調節中介模型」說明如何透過R語言強化模型自動化與圖像化,提升解釋力與說服力。他表示,AI與統計的整合,讓研究者從靜態推論走向動態模擬,拓展傳統研究的邊界。

講座現場吸引來自不同學院系所的師生參與。卓雍然鼓勵學生掌握程式語言基本能力,尤其是R語言的親民與彈性,更適合初學者。他認為,AI時代的資料分析就是學會「用資料說話」,將統計邏輯、演算法與研究問題整合,才能創造具解釋力與應用價值的研究成果。

中山大學管理學院設立「商業大數據平台」,推動以行銷、文化與社群評論等真實資料為本的跨域研究,也結合教育部智慧創新人才培育計畫,協助師生掌握資料科學與AI實作技術,厚植新世代的資料素養與研究能力。

【漾新聞】#漾新聞 #高雄 #中山大學 #AI研究 #資料科學 #R語言 #數據視覺化 #Yelp評論分析 #因果推論 #智慧教育

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卓雍然指出,資料科學融合大數據運算、機器學習與自然語言處理等技術,雖能快速處理龐大資訊,卻無法直接解釋資料背後的因果關係,唯有透過統計模型補強理論基礎,才能通過學術審查。他強調,「關鍵不是用最新模型,而是用對工具,問對問題。」研究應從觀察數據出發,提出有根據的推論。

講座中,卓雍然以Yelp線上評論為實例,運用R語言處理800萬筆資料,開發互動應用程式,讓使用者探索20萬家商店、508類商業項目、194種話題與10種情緒分類之間的關聯。他說:「與其仰賴問卷調查,不如用真實評論觀察行為,從中發掘有價值的洞見。」這樣的資料處理方式已超越傳統問卷與抽樣限制,進一步提升了研究的廣度與即時性。

此外,他介紹決策樹與線性混合模型的結合方式「Tree of GLMM」,展示如何先進行分群,再驗證群組間的變項關聯;也以「條件式調節中介模型」說明如何透過R語言強化模型自動化與圖像化,提升解釋力與說服力。他表示,AI與統計的整合,讓研究者從靜態推論走向動態模擬,拓展傳統研究的邊界。

講座現場吸引來自不同學院系所的師生參與。卓雍然鼓勵學生掌握程式語言基本能力,尤其是R語言的親民與彈性,更適合初學者。他認為,AI時代的資料分析就是學會「用資料說話」,將統計邏輯、演算法與研究問題整合,才能創造具解釋力與應用價值的研究成果。

中山大學管理學院設立「商業大數據平台」,推動以行銷、文化與社群評論等真實資料為本的跨域研究,也結合教育部智慧創新人才培育計畫,協助師生掌握資料科學與AI實作技術,厚植新世代的資料素養與研究能力。

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卓雍然指出,資料科學融合大數據運算、機器學習與自然語言處理等技術,雖能快速處理龐大資訊,卻無法直接解釋資料背後的因果關係,唯有透過統計模型補強理論基礎,才能通過學術審查。他強調,「關鍵不是用最新模型,而是用對工具,問對問題。」研究應從觀察數據出發,提出有根據的推論。

講座中,卓雍然以Yelp線上評論為實例,運用R語言處理800萬筆資料,開發互動應用程式,讓使用者探索20萬家商店、508類商業項目、194種話題與10種情緒分類之間的關聯。他說:「與其仰賴問卷調查,不如用真實評論觀察行為,從中發掘有價值的洞見。」這樣的資料處理方式已超越傳統問卷與抽樣限制,進一步提升了研究的廣度與即時性。

此外,他介紹決策樹與線性混合模型的結合方式「Tree of GLMM」,展示如何先進行分群,再驗證群組間的變項關聯;也以「條件式調節中介模型」說明如何透過R語言強化模型自動化與圖像化,提升解釋力與說服力。他表示,AI與統計的整合,讓研究者從靜態推論走向動態模擬,拓展傳統研究的邊界。

講座現場吸引來自不同學院系所的師生參與。卓雍然鼓勵學生掌握程式語言基本能力,尤其是R語言的親民與彈性,更適合初學者。他認為,AI時代的資料分析就是學會「用資料說話」,將統計邏輯、演算法與研究問題整合,才能創造具解釋力與應用價值的研究成果。

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此外,他介紹決策樹與線性混合模型的結合方式「Tree of GLMM」,展示如何先進行分群,再驗證群組間的變項關聯;也以「條件式調節中介模型」說明如何透過R語言強化模型自動化與圖像化,提升解釋力與說服力。他表示,AI與統計的整合,讓研究者從靜態推論走向動態模擬,拓展傳統研究的邊界。

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