Google 的 Data Analytics 課程

去年年底的時候，想說耶誕假在家沒事，可以開啟 Coursera 七天免費的活動，於是就上了看起來很多人推薦的 Python for Everybody (PY4E)。課程還不錯，算是有系列的學習，之後可以自己活用，但是因為很長，一個禮拜其實上不完，那時候繼續上的話費用有 discount，所以就繼續上，又想說既然付費了，就上一下其他的課程。會上 Google Data Analytics 是因為看到 YT 有人介紹，所以就上上看。

基本上 Google 把資料分析分成六個階段，每個階段用一堂課介紹。六個階段分別為：

1. Ask: 你要回答的問題是什麼？
2. Prepare: 準備你的 data，包括資料來源、可信度等等。
3. Processs: 清理資料，主要是看有沒有錯誤或是缺少的地方，如果有就把它清乾淨。
4. Analyze: 用各種軟體分析資料，這個課程主要是教用 Google Spreadsheet, SQL, RStudio 和 Tableau。
5. Share: 分享你的分析結果，可以分享在 Google site, Kaggle, GitHub, Tableau，或是自己的部落格。
6. Act: 應用你的分析結果，因為通常是以商業分析為主，所以應用的部分就是怎麼把你的分析應用在商業上，例如怎麼增加客群之類的。



最後堂是 Capstone，也就是 Case Study，挑一個做，然後分享在你選擇的平台。

前面的 Ask 和 Prepare 過程其實只是教一個概念，像是如何找出你要回答的問題，你要如何解決問題？簡單來講就是研究所的思考訓練，如果你是研究生，這個部分其實就是你天天在做的事情，而 Spreadsheet, SQL, RStudio 和 Tableau 就是用來分析工具，就像是 WB 和 IF 等等，只是在 data science 你的工具是 SQL 和 RStudio。

不過這堂課程主要是著重在思考，試著讓你了解怎麼去找出問題的答案，所以在技術上的著墨不是很深入，Google 比較像是希望給你一個開頭，然後深入的技術上問題你自己去 stackoverflow 或其他平台上問，所以它也常強調你要如何在論壇上有禮貌、有技術的問問題。我的 SQL 主要是在 Python for Everybody 這堂課學的（沒錯，它後面也有教 SQL！）RStudio 則是之前在 UBC 學的，還有額外的自學，我也把筆記都放在這個部落格了，搜尋 R program 這個 tag 就有很多篇。

我最後是把 Capstone 的 case study 分享在 Kaggle，上面有各種 data science 的分享，你可以看到別人的思考過程，他們是怎麼做資料分析的。當然，你也可以做成 R Markdown 分享在 GitHub 或自己的網站。


R Markdown: Fitbit case study
R html: Fitbit case study

無痛戒菸可能嗎？

不管是菸癮、酒癮，還是毒癮，輕者傷身，重者造成社會問題，科學家們一直想找出戒癮的方法，試了各種方法，有的是用刺激腦部的方式，包括用 TMS (transcranial magnetic stimulation) 和 DBS (deep brain stimulation)，有的是用手術，但是因為一直不確定到底哪個部位是控制癮，所以很有可能會產生後遺症，至今尚未找出好方法。

最近有一篇美國和芬蘭研究團隊合作發表在 Nature Medicine 的論文比較了一百多位腦部受傷的患者，這些患者在受傷前都有煙癮，平均一天要抽掉 23 根煙左右，但是其中有 34 位在腦部受傷後就立刻戒掉了，而另外 69 位還是繼續抽，到底這兩組患者腦部受傷的部位有何不同？為何有人腦部受傷後可以馬上無痛戒菸？

比較了大家腦部受傷的部位，發現受傷的部位都不太一樣，很難找到造成無痛戒菸的一致受傷部位，於是研究團隊認為，控制癮的可能不是一個區塊，而是一個神經迴路。經過腦部掃描和分析後，研究團隊發現無痛戒菸組受傷的部位包括背側扣帶回皮質(dorsal cingulate cortex, DCC), 外側前額葉皮質(lateral prefrontal cortex, lPFC)和島腦(insula)，還有和這些部位有強烈神經連結的區塊，似乎顯示這些部位是一個成癮迴路。他們根據這些區塊和神經迴路畫了一張成癮戒斷網絡圖(addiction remission network)，這張圖裡的正區塊(positive region)表示和造成無痛戒菸的受傷部位有正向的神經連結(positive functional connectivity)，負區塊(negative region)則是和造成無痛戒菸的受傷部位有負連結(negative connectivity)。他們發現無痛戒菸患者的受傷區塊似乎和扣帶迴皮質(cingulate)和島腦有正連結，而和內側前額葉皮質(medial prefrontal cortex, mPFC)則是負連結(negative connectivity)。

研究團隊想知道這個神經迴路是否調控所有的癮，於是另外分析了另一組經過酒精成癮評估的患者，發現這個神經迴路有受傷的患者被評斷為酒精成癮機率較低的，表示這個神經迴路影響著各種癮，如果針對這個迴路做TMS，可能可以有效戒掉各種癮。

本論文其中一位通訊作者，同時也是哈佛醫學院的教授 Dr. Michael Fox 表示，之前都以為是大腦的某個區塊控制癮，但他們的發現顯示，控制癮的其實是一條神經迴路，所以戒癮治療應該要針對迴路，而不是針對區塊，不過這也顯示治了療癮的難度。



Articles:

The Scientist / Damage to Brain Network Curbs Urge to Smoke

Technology Networks /Patients That Easily Quit Smoking After Brain Damage May Hold Clues for Addiction Treatments



原論文：J. Joutaa et al, Brain lesions disrupting addiction map to a common human brain circuit. Nature Medicine (2022)