九月份課程-統計分析實務(四):公共運輸規劃資料蒐集不完整之分析技巧

    公共運輸規劃常須面對資料蒐集不完整或環境不確定性（Uncertainty）之影響，以花東地區為例，現有的電子票證資料僅能反映出整體需求之一小部分，多數居民均習於使用現金支付或購買紙本月票，導致所蒐集之電子票證資料往往難以直接應用於相關公共運輸規劃。除此之外，需求偏低且不確定性高的特性，導致系統營運效率偏低，如何掌握整體需求分布是東部區域運輸現行最大的課題與挑戰。

    使用R 語言可以對公共運輸的大數據資料進行分群、分析、整合與處理，在資料科學領域裡，當 R 程式語言結合機率分析時，所產生的 R 機率套件，提供強大的函數與功能來協助改善資料疏漏與需求不確定性的問題。本次 3 小時的 R 語言研習上機實作課程，將介紹 R 機率套件在機率分析領域的應用。其主要涵蓋內容如下：R 機率基礎 (Basics of Probability with R); 隨機變數 (Random Variables with R); 機率分佈 (Probability Distributions with R); 現行東部地區公共運輸電子票證資料之分析。