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國立中正大學 企業管理系行銷管理研究所 蘇宏仁所指導 黃怡君的 應用資料科學方法發掘電子商務行銷洞察 — 以 Google Merchandise Store 為例 （2020），提出機器學習 工程師 面試全破解關鍵因素是什麼，來自於電子商務、精準行銷、資料科學。
而第二篇論文國立中興大學 資訊管理學系所 許志義所指導 張志豪的 以深度學習進行太陽能發電量預測-龍井太陽能發電廠案例 （2019），提出因為有 太陽能發電、皮爾森相關係數、因素分析、主成份分析、遞歸神經網路、卷積神經網路、長短期記憶網路、閘控循環單元、混合類神經網路的重點而找出了 機器學習 工程師 面試全破解的解答。
機器學習工程師面試全破解：嚴選124道AI演算法決勝題完整剖析
為了解決機器學習 工程師 面試全破解 的問題，作者葫蘆娃 這樣論述：
♕ 不可不讀的機器學習面試寶典 ♕ 書中收錄了124道機器學習演算法工程師的面試題目和解答，其中絕大部分來自國際知名影音串流平台Hulu（由迪士尼所投資，總部設於美國加州）演算法研究部門的真實案例。 媒體推薦 「由諸葛越博士所主編的此書為Hulu公司裡，十幾位每天做著頂尖機器學習工作的工程師科學家所合著，是原創的、實際的、直接可用的內容。本書致力於普及人工智慧和機器學習，幫助每位軟體工程師成為自信的AI實踐者，每位資料科學家成為出眾的AI研究者。」──沈向洋 / 微軟全球執行副總裁，美國工程院院士 「計算機理論和演算法常常讓人感到孤高冷傲，因為它們和具體的應用之間缺少了
一些橋樑。諸葛越博士的這本書，教授大家如何搭建這些橋樑。它可以讓計算機的從業者對理論的認識突飛猛進，也可以讓非計算機專業的工程人員瞭解計算機科學這個強大的工具。」──吳軍 /《浪潮之巔》《數學之美》作者 「在越來越多的機器學習專業書籍中，Hulu工程師們的這本專著讓我眼前一亮。本書沒有拾人牙慧，從學術角度來整理機器學習的理論和演算法體系；而是從一線工程師的視角出發，在職業方向、面試重點、模型實戰和應用案例等諸方面有精闢的介紹。對每個有志進入此領域的工程師來說，本書為你鋪設了一條快速通往目標的道路。另外，本書為多位工業界實戰專家合作完成，內容卻相當連貫系統，實在難能可貴。」──劉鵬 /《計
算廣告》作者，科大訊飛副總裁 編輯推薦 微軟全球執行副總裁、美國工程院院士沈向洋、《浪潮之巔》《數學之美》作者吳軍、《計算廣告》作者、科大訊飛副總裁劉鵬，聯袂推薦！ 未來的幾年，是人工智慧技術全面普及化的時期，也是演算法工程師大量短缺的時期。本書旨在幫助對人工智慧和機器學習有興趣的朋友們，更加深入瞭解此領域的基本技能；幫助每個軟體工程師成為自信的AI實踐者；幫助每個資料科學家成為出眾的AI研究者。對每個有志進入此領域的工程師來說，本書會為你鋪設一條快速通往目標的道路！
應用資料科學方法發掘電子商務行銷洞察 — 以 Google Merchandise Store 為例
為了解決機器學習 工程師 面試全破解 的問題，作者黃怡君 這樣論述：
現今電子商務快速蓬勃發展，成為各家企業競逐的場域。為促進企業競爭力與獲利能力，企業與數位行銷人員在電子商務與線上行銷上投入大量資源與心力。而儘管如此，根據Monetate機構歷年研究數據，近5年來全球平均電子商務轉換率僅有2.89%，指出企業的資源投入雖然帶來了高流量，卻無法有效轉化為相應的實際營收。在「低轉換率」的同時，企業與行銷人員在電子商務與線上行銷的投入獲取了大量數據紀錄，但受限於行銷人員對數據的實質了解與應用的掌握程度，導致行銷人員常在各種維度與指標摸索中進行用戶測試與營運優化，難有更深層的洞見，遑論將行銷領域長期所探討的「精準行銷」具體實現。針對上述探討議題，本研究欲以電商平台G
oogle Merchandise Store作為研究標的，目標在於藉由重新檢視電商平台所擁有的數據資料，實際從原始資料入手、由「工作階段」與「用戶個體」等行銷視角切入，並結合「資料科學」分析方法，從不同的觀點挖掘更深入的行銷洞察與商業價值，力求實現「精準化行銷」並有效提升商業與行銷營運成效。最後，本研究根據分析結果，以「未來行銷策略」、「未來進站工作階段」、「既有顧客群體」等三面向分別提出具體行銷規劃建議，包含：一、將「站內活躍度」、「訪客身分：是否為新訪客」、「流量來源：是否由參照流量而來」與「進站裝置類型」等4項對轉換具有重要影響的特徵作為行銷策略的優化重點，並提出行銷規劃建議；二、提出
一應用方案，將「隨機森林」預測模型應用於電商平台場景中，藉由評估工作階段的轉換可能性，進行精準化行銷並改善轉換成效；三、根據不同顧客群體進行個別的精準行銷，藉由深化顧客經營，改善電子商務營運與轉換成效，並藉此研究實證，針對資料科學於電子商務應用進行探討。
以深度學習進行太陽能發電量預測-龍井太陽能發電廠案例
為了解決機器學習 工程師 面試全破解 的問題，作者張志豪 這樣論述：
政府於2009年通過「再生能源發展條例」之後，就以積極開放的態度發展再生能源。條例當中，太陽光電裝置容量預定於2025年達到20GW的目標。但太陽能發電量可能受天候變化所帶來的間歇性影響。這種間歇性發電的特質，往往造成供電端無法快速追隨負載需求端之急遽變化。換言之，當負載需求端原本就會根據市場經濟活動變化，進而產生用電量高低起伏之不確定性，再加上來自再生能源發電端間歇特質所造成之第二重不確定性，這兩種同時存在不確定性若是同步方向變動，或許對電力系統未必不利。惟若這兩種不確定性恰巧反向變動時，則會造成電力系統供需不平衡的頻率擾動，成為電力調度的一大挑戰。本研究旨在預測太陽能光電廠未來96小時之
發電量，並以每十分鐘一筆產生太陽光電發電量預測資料。預期研究成果之目標為所預測的太陽能發電量，其平均絕對誤差值小於10%之內。為達成此一目的，本研究採用台電公司再生能源處提供的台中龍井1-1期、龍井1-2期與龍井2期之歷史發電數據進行分析。資料擷取時間範圍自2015年1月1日0時0分起至2019年1月1日0時0分止。資料時間間隔為每十分鐘一筆變流器歷史發電數據，共計631,155筆紀錄。首先進行資料預處理，刪除資料內含設備狀態的欄位，其欄位值以True與False字元做為表示。另外因為部分變數，四年資料的內容只有ND與del組成，不具任何資料內容，故也先刪除。接著使用Python線性補值的方
法進行修補。接著進行資料降維，使用皮爾森係數、因素分析與主成份分析進行兩次資料降維，最後取出影響總發電量之高度相關變數，如累積發電度數、交流累積發電量、直流累積發電量、本日累計發電量、KWH修正點、乏時、正向瓦時、逆向瓦時、二氧化碳減碳量等，接著使用遞歸神經網路(Recurrent Neutral Network,RNN)、卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)、閘控循環單元(Gated Recurrent Unit,GRU)、長短期記憶網路(Long Short-Term Memory,LSTM)、混合神經網路(RNN+LSTM、CNN+LSTM、
GRU+LSTM)等七種深度學習演算法建立預測模型並進行分析，最後以平均絕對誤差當作評估標準進行評估。 實證結果得知，龍井1-1最佳模型為LSTM，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為：0.0039。龍井1-2最佳模型為CNN+LSTM，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為0.00038759。龍井2最佳模型為RNN，驗證損失的平均絕對誤差最佳表現為0.0017。而各場域七種模型預測成果皆達到本研究設定平均絕對誤差值小於10%之研究目標。 最後，本研究之結果可提供給研究單位、學者或研究人員進行研究之參考。同時，本研究找出之影響發電量之關鍵特徵，可提供給太陽能發電廠主事者，聚焦於這些關鍵特徵之數
據變化，進行未來96小時每十分鐘之發電量預測，減緩太陽能間歇性發電等不確定性之狀況，提升太陽能發電整體之效能及因應對策之穩定度。