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追劇趣
- 最瞭解你的推薦系統

為了讓追劇迷、小資族可以輕鬆找到想看的戲劇及最划算的觀看平台,本專題建立包括三大推薦功能之「OTT線上影音推薦平台」貼心為你量身推薦適合的劇集。

大影音平台比較 HD影片

為了讓追劇迷、小資族可以輕鬆找到想看的戲劇及最划算的觀看平台,本專題建立包括以下功能之「OTT線上影音推薦平台」:
1.個人化戲劇推薦:蒐集國內七大線上影音平台的片單資訊並建立推薦系統,以提供消費者多元片單選擇及精準的戲劇推薦
2.OTT平台推薦:根據消費者的看片需求,提供OTT平台推薦建議,並且彙整分析各大OTT平台業者的費用方案及平台特性,做為消費者挑選觀看平台之依據
3.熱門戲劇資訊:綜合豆辨評分、語意分析(聲量大)及KOL影評,提供使用者熱門戲劇排行榜及網紅戲劇推薦資訊


大數據涵蓋範圍越來越大,唯有學會『選擇』,才能作最好的安排

本成果作品主要技術含量/用量

從成果展設計規劃、專屬Linux環境架設、網路環境設計、程式環境建置、網頁爬蟲程式撰寫、資料運算邏輯設計、資料清洗設計、資料平台規劃與建置、資料導入、分析、數據視覺化設計等,超過十二個工序的製造,打造出此作品。

Python
爬蟲數據清洗

PostgreSQL
資料儲存

F2E
前端技術

Flask
前後端串接

推薦系統

輿情分析


大數據需要團隊分工合作,『分工』是為了『合作』

團隊的成員

六個月的革命情感、回憶不會於結訓後中斷,而是一起攜手走入職場,互相打氣與支援

這幾年工作下來,我深刻體會到,如果要做出正確決策,就必須要先掌握客觀事實,結合質性觀察做出深刻洞察後,再向主事者做出中肯切實的行動建議

期待運用大數據來降低人為所造成的失誤,提升決策精準度。 目前在養成班專題中主要負責網站爬蟲、輿情及資料分析及視覺化。

主修經濟的我喜愛分析事物的邏輯,選擇也是我熱衷探究的問題,但從前總是覺得自己學得一身內功心法,卻少了能一招半式能克敵的招式,學習大數據的相關知識後,讓我更有能力發掘出數據有趣之處