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資料智慧化:利用資料科學,將資訊化為創見

的圖書
資料智慧化:利用資料科學,將資訊化為創見 資料智慧化:利用資料科學,將資訊化為創見

作者:John W. Foreman / 譯者:胡為君 
出版社:碁峰資訊
出版日期:2016-09-13
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:博客來   評分:
圖書名稱:資料智慧化:利用資料科學,將資訊化為創見

內容簡介

  本書告訴你如何用Excel,從一堆數字中找出提升業績的秘密
  不騙你,但資料科學家可不是什麼神秘的魔法師。資料科學是人人都能玩的。
  真的!本書會示範最重要的資料科學技術、運作原理、使用方式,以及對業務的成效。
  本書不寫程式、不談資料庫技術,只是採用最迅速無痛的方式,把原始資料變成你可以處理的東西。
  捲起袖子,一起來動手吧!

  別緊張,不過是是試算表而已。

  本書提供範例檔案可供下載練習。您可以學到:
  .使用一般線性模型、混合方法與「單純貝式」,建立人工智慧
  .用 k-means、球形k-means與網路圖模組化來建立叢集
  .數學最佳化,包括非線性規劃與一般演算法
  .用指數平滑法,處理時間序列資料與展望
  .用蒙地卡羅模擬,計算風險並量化
  .在單一維度或多維度進行異常偵測
  .初探資料科學專用的R程式語言

名人推薦

  「本書把現代統計方法與演算法解釋得易懂易做。你再也不用被教科書與論文荼毒了!」—Patrick Crosby,StatHat創始人,OkCupid首任技術長

  「佛爾曼先生來我公司面談時,穿著『肯德基上校』式的西裝,鬼扯一堆烤肉、雷射和柳橙汁之類的無關話題。然後,他解釋了要怎樣解決我公司的『大數據』問題,只用了簡單的試算表。不用搞伺服器叢集、大型主機或Hadoop之類的昂貴軟體。只用了Excel。我馬上決定聘請他。讀完本書後,你也會學到如何用數學方法與基礎試算表公式改善你的業務,或者至少可以騙到某位高級主管聘請你當資料分析師。」— Ben Chestnut, MailChimp創始人兼執行長

  「約翰佛爾曼是分析團隊的必備成員,如果你搶不到他,乖乖讀本書也勉強可以啦。」— Patrick Lennon,可口可樂公司分析總監
 

作者介紹

作者簡介

John W. Foreman


  MailChimp.com的首席資料科學家。服務過的客戶包括可口可樂、戴爾電腦、皇家加勒比國際郵輪、Intercontinental Hotels與美國國防部、國稅局、國土安全部、FBI。
 

目錄

chapter 01 關於試算表,你應該要知道但卻不好意思問的一切
chapter 02 叢集分析第一篇:使用 K-means 分割顧客群
chapter 03 單純貝氏與單純笨蛋
chapter 04 最佳化模型:「現榨」果汁,不一定就好喝
chapter 05 叢集分析第二篇:網路圖與社群偵測
chapter 06 受監督人工智慧的老祖宗 - 迴歸
chapter 07 組合模型:三個臭皮匠
chapter 08 預測:放輕鬆;你贏不了的
chapter 09 異常偵測:他們怪怪的,不表示他們無足輕重
chapter 10 從試算表到 R
 



  你可能聽過「資料科學」(data science)這個字眼兒,在媒體上、在商務書籍與期刊,以及在各種研討會上跑來跑去。資料科學可以預測總統大選結果,可以找出你不敢告訴媽媽的購物習慣,還可以預測你正在吃的垃圾食物會讓你少活幾年。

  資料科學家,這門藝術的精銳專家,近來甚至在一篇《哈佛商業評鑑》的文章中被貼上「性感」的標籤,雖說這種性感和我們平常所想的性感是兩回事。這樣的說法無可證實,然而如果你見過我滿臉鬍渣、紅著雙眼打字,旁邊還有三個小鬼在搗亂,你一定會覺得:「這性感個頭啊!」

 離題了。重點在於近來關於資料科學的關注太多,這些關注對許多產業造成了壓力。如果你不去搞一搞資料科學,你就會喪失競爭力。一定會有人跑出來,弄個叫什麼「宇宙霹靂無敵超強大數據圖表化我最強」的產品出來,徹底毀了你。別緊張。真相是大部分的人對資料科學的想法都大錯特錯。他們迫不及待購買各種工具、聘請顧問。他們還沒搞清楚自己要什麼就急著花錢,這年頭,許多企業花錢沒在手軟的。

  讀過本書,你就可以輕鬆凌駕這些小丑,你會學到資料科學的技術到底是什麼、要怎麼利用。等到制訂計畫、徵人與採購的時候,你已經學會該怎樣找出企業內部的資料科學問題所在。本書的用意是以親切舒適的方式,帶你認識資料科學。讀完本書,我希望你對於資料科學的擔憂可以化為期待,並且知道你要怎樣利用資料改善業務。
 

詳細資料

  • ISBN:9789864761807
  • 規格:平裝 / 432頁 / 17 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
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