FireLab

今天我們要來新增migration，migration是什麼呢? 是我們為資料所設定的表，跟excel一樣，我們需要資料表來幫我們整理使用者輸入的資料。 而之前我們在製作model的時候就有一起產生對應的資料表，那在沒有一起產生的情況下要如何產生： (more…)

在這裡我就將Model稱為M職員，我們之前有提到Model的工作內容吧， 我們的M職員是負責管理資料的，只要是跟資料有關的都是M職員來幫我們處理。 以下簡單的介紹要如何讓Model去執行他的工作： (more…)

今天要進行model的實作， 那我們的網頁會有那些需要用到資料的呢， 主要就是我們的作品啦~而新增的方式必須用artisan指令去執行。 (more…)

今天要開始來時做內部功能即美化的部分嘍~ 一開始先做註冊登入系統，laravel很貼心地幫我們節省很多事情， 只要下個兩個指令他就可以產生註冊登入的功能，以下是製作的步驟： (more…)

HTTP的中文意思是超文本傳輸協定， 但說真的看中文名稱真的無法了解它的意思跟作用。 所以我用一句話來解釋它的作用，HTTP是User對網頁進行請求以及回應的方法， 也就是說我們在寫網頁的時候，可以使用HTTP的指令來呼叫或是編輯對應的路由， 路由我們之後會遇到，所以在這就先不介紹意思了。 (more…)

當開始在寫的時候會發現它的操作模式都圍繞在MVC，那什麼是MVC呢?我一開始也搞不懂，後來看過別人寫的介紹之後才了解它的意義，其實MVC就像是同一間公司裡有3個不同職位的人在負責同一個案子或事情，以下是我對他們職位的解說： (more…)

在開始製作內部功能及美化前，先來了解一些事情， 可以讓之後在撰寫的時候能夠更順暢，今天的內容主要是寫GIT的一些用法跟介紹。 (more…)

Open Data： Google Play Store Apps 在前一篇文章中我們介紹了如何調整欄位名稱以及改變欄位的型別，接下來我們要進入下一個重點：開始著手進行資料處理與計算。在進行資料處理時，如果是使用Python原生的資料結構與函式進行處理，往往會需要使用多重迴圈，但使用 Pandas 套件時，我們可以使用名為 Vectorize Opration Technoloage的技術直接針對整個欄位的資料進行處理，這將會大大提升我們的作業效率。 使用資料表 (more…)

Open Data： Google Play Store Apps 在前一篇文章中我們介紹了如何將資料進行分組以及利用特定條件篩選所需資料，這些技術都是檢視資料的範疇，接下來我們將進入資料清理的環節，畢竟在正常情況下，我們所得到的資料並非都非常完美，可能會因為收集方便或是人為疏失造成資料的儲存形式較不利於分析的情況，這時候我們就需要將資料先行整理成容易分析的結構或是型別，降低分析的時間成本，這也是資料清理的價值。 使用資料表 (more…)

Open Data： Mobile App Statistics (Apple iOS app store) 在上一篇文章中，我們介紹了如何檢視與定位資料，並且在文章最後提到「我們在提取 index 的時候，較常使用 mask 進行條件篩選」，這個條件篩選的方法是 pandas 套件中非常重要的功能，也是這篇文章的核心重點。 使用資料表 Notebook Content： 這次我們會使用apple（AppleStore.csv）的公開資料，其中紀錄了兩個app平台商店中所有app的分類、評分、下載量、名稱、大小⋯⋯等相關資料，假設我們是一間app開發公司的分析人員，我們想研究目前市場中哪些分類的評分以及下載量是比較高的。 資料條選件篩選： 首先我們先試著從資料中提取 price 欄位的前20筆資料，看一下app的價格有哪些： print(app.head(20))…