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# System prepended metadata

title: '作業二 : 開放資料 AI 分析'

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# 作業二 : 開放資料 AI 分析
作者：曾偉倫
學號：D1210267
Email: D1210267@o365.fcu.edu.tw

# 簡介
此為逢甲大學大一計算機概論的課堂作業
使用 [RapidMiner](https://rapidminer.com/) 進行資料分析，讓一般人也可以輕鬆分析資料

# 目錄
- [資料介紹](#資料介紹)
- [分析目標](#分析目標)
- [資料處理](#資料處理)
- [分析流程](#分析流程)
- [分析結果](#分析結果)
- [結果解釋](#結果解釋)

# 資料介紹
資料來源由「[政府資料開放平台](https://data.gov.tw/)」免費提供下載
![](https://hackmd.io/_uploads/HyacNKZbT.png)

本次作業採用的資料為2020~2023至今新冠肺炎發病死亡案例統計

資料包含:
* 確定病名
* 發病年分
* 發病週別
* 縣市
* 鄉鎮
* 性別
* 是否為境外移入
* 年齡層
* 死亡病例數

# 分析目標
利用大數據AI分析年輕人是否較可以抵抗新冠肺炎的病毒
# 資料處理
1.下載資料
![](https://hackmd.io/_uploads/SJWGP3ZW6.png)

2.透過excel編輯 自行新增一列透過if判斷是否為40歲以下人口
如果是則顯示1、否則顯示2
![](https://hackmd.io/_uploads/H1uTP3Wb6.png)
3.匯出加工過的CSV檔案
![](https://hackmd.io/_uploads/HJaDu3bZa.png)

# 分析流程
1.下載安裝並註冊好 [RapidMiner](https://rapidminer.com/) 
![](https://hackmd.io/_uploads/H1cLKn-W6.png)

2.在左下角的物件庫中搜尋Native Bayes並拖出
![](https://hackmd.io/_uploads/Sks6tnWWp.png)

3.點選右下角的 **Jump to Tutorial Process**
![](https://hackmd.io/_uploads/ByMwq3ZZ6.png)

4.點選 **Apply Naive Bayes to the Iris Data Set**
![](https://hackmd.io/_uploads/rJa25hW-6.png)

5.刪除 **Retrieve lris**
![](https://hackmd.io/_uploads/BJIfi3WWp.png)

6.依序導入csv
![](https://hackmd.io/_uploads/Hk5js3bZT.png)

7.選擇準備好的csv資料檔
*註 由於軟體好像不適配UTF-8 因此會亂碼 但資料室正常的
![](https://hackmd.io/_uploads/H1RM23-Za.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/SJZUnhW-6.png)

8.將資料排序設為ID
![](https://hackmd.io/_uploads/Ski0n3bZT.png)

9.將是否40歲以下設為Labal
![](https://hackmd.io/_uploads/BJfGp2bWa.png)

10.排除多餘資料
![](https://hackmd.io/_uploads/B1J8ph-Wp.png)

11.點擊左上角開始執行


# 分析結果
# 難產
![](https://hackmd.io/_uploads/SyXK03WZp.png)

# 結果解釋
bj4