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認識資料科學的第一本書

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內容簡介

  本書以簡單易懂,簡單直白的敘述,帶領讀者認識資料分析與資料科學。每個主題都會以一個真實世界的案例帶入,希望能夠幫助讀者快速建立資料科學的概念。無論您是學生、上班族、行銷人員、分析師或財務人員,只要您對資料科學感到好奇,本書都可以幫助您對資料科學有更一步的認識。

讀者的讚譽

  「本書是關於資料相關領域極佳的參考書籍。我一定會推薦本書作為商業智慧與資料探勘研究課程的教科書。」- Edi Shivaji博士

  「這是一本好讀且應景的書!對於想要知道到底大數據是什麼的讀者來說,是很好的入門書!」– Alok Mishra博士

  「本書將複雜、又極度重要的主題變得人人皆能輕易學習。它一開始只是連接您已知道的事,接著,砰!突然間您就懂得決策樹、迴歸模型、以及類神經網路,還有群集分析、網路探勘以及大數據。」– Charmaine Oak小姐

  「對在此領域完全是新手,並剛開始進修MBA 課程的我來說,這是一本極度有用的書,並且容易閱讀與理解。它清楚地說明各個觀念,並讓理解此主題成為一個簡單的任務。」– Craig Domoney先生
 
 

作者介紹

作者簡介

Anil Maheshwari博士


  Anil Maheshwari博士是瑪赫西管理大學的電腦科學與資訊系統教授以及資料分析中心總監。他在IBM Austin TX扮演領導角色,並且任職於許多其他公司,包括新創公司。他同時也是一位超覺靜坐技術的執業者。

  個人網站:anilmah.com
 

目錄

Ch01|資料分析概觀
Ch02|商業智慧
Ch03|資料倉儲
Ch04|資料探勘
Ch05|資料視覺化
Ch06|決策樹
Ch07|迴歸
Ch08|類神經網路
Ch09|群集分析
Ch10|關聯規則探勘
Ch11|文字探勘
Ch12|單純貝式分析
Ch13|支援向量機
Ch14|網路探勘
Ch15|社群網路分析
Ch16|大數據
Ch17|資料建模入門
Ch18|資料科學職涯與個案研究
附錄A|資料探勘之R語言教學練習

 
 

導讀

  市面上已經有許多關於資料分析的好書,為什麼我還想要寫另一本關於這個主題的書?在我教授資料分析課程數年的時間裡,發覺現有的教科書對學生來說,似乎都太長、太技術性、也太複雜了。本書則是為了滿足能輕鬆學習此主題的需求而生。我的目標是撰寫一本輕鬆、充滿資訊的對話式書籍。所以這是一本涵蓋所有重要事項、引用具體範例的易讀書籍,邀請讀者與我一起進入這個領域。

  本書是由我的課程筆記發展而來,反應我數十年的IT產業經驗,以及多年的學術經驗。書中章節是按照典型一學期研究生課程而制定,並且在每一章節的起始皆涵蓋真實世界的故事案例,並有一個進行中的個案貫穿章節作為練習。
 

詳細資料

  • ISBN:9789864764556
  • 規格:平裝 / 248頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

商業行為乃是執行滿足人們需求的生產力活動,並從中賺取收益,最終讓世界變得更美好。商業活動會經由紙張或電子媒體記錄下來,而這些記錄便成為資料。整體而言,從客戶的回應以及產業中皆能取得許多資料。所有這些資料經過特殊工具與技術的分析與挖掘,便能歸納出產生模式與情報,反應出商業活動的運作情形。這些想法接著便能回饋至企業,進而演化改善,而更能有效且有效率地滿足客戶的需求。這樣的循環會一直持續下去(圖1.1)。

商業智慧

任何企業組織都需要持續監看其商業環境與自身成效,然後迅速調整未來計劃。這包括了對產業、競爭者、供應商、以及客戶的持續監看。同時企業亦需要發展出一套「平衡記分卡」來追蹤其自身健康與活力。管理者通常會依據關鍵績效指標(KP)或關鍵成效領域(KRA)來決定他們需要追蹤什麼。因此需要設計客制化的報表來傳達每個管理者所需要的資訊。這些報表再轉換為能快速傳遞資訊並能一眼掌握的客制化儀表板。

商業智慧是一套廣泛的資訊科技(IT)解決方案,它包含各種可針對使用者收集、分析與匯報資訊的工具,從而了解組織與環境的績效。這些IT 解決方案對投資決策而言,是最優先的方案。

就拿於世界各地透過線上與實體商店,銷售各種商品與服務的零售連鎖企業來說,它會從不同地區與時區,產生銷售、購買、以及費用的資料。分析此資料有助於找出熱銷的項目、區域性銷售商品、季節商品、快速成長的客層⋯等等。它還有助於提供何種產品可以搭配銷售的想法、哪些人傾向於購買何種產品⋯等等。這些見解與智慧,皆對設計出更好的促銷計畫、產品搭售、以及店面陳列有極大幫助,進而引導出績效更佳的企業。

零售公司的業務副總會想要追蹤每日銷售成績達成當月目標的狀況、每一家分店與各產品類別的績效,以及該月銷售最佳的店經理是誰。財務副總則有興趣追蹤每日營收、費用、以及各店的現金流;將這些數據與計劃相比較;評估資金成本等等。

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