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『繁體書』不懂程式也能學會的大數據分析術 - 使用 RapidMiner

書城自編碼: 3312680
分類:繁體書 →台灣書
作者: 黃柏崴,李童宇
國際書號(ISBN): 9789863125853
出版社: 旗標
出版日期: 2019-02-22
版次: 初版
頁數/字數: 368頁
書度/開本: 17x23x2.5cm

售價:HK$ 166.7

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《 大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術:Excel+Tableau成功晉升資料分析師 》
內容簡介:
行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學!
養成大數據分析力的第一本書!

資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字,與其相關的工作職務紛紛冒出,形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。
只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力例如要會撰寫Python、R...程式,往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係!不管您身處什麼領域、技術背景如何,本書就是為了想搭上這波學習熱潮的您而生。
書中將利用免費、完全不用撰寫程式的分析工具-【RapidMiner】,帶您走過資料科學資料分析的經典分析領域。各專案會一步步帶您從「思考解決什麼樣的問題?」開始,從蒐集資料、清理資料、資料探索與視覺化、到實際建置模型、正確解讀結果...等。所用的分析方法均結合時下盛行的機器學習演算法,您會清楚了解如何利用已知的資料對未來做出預測分析。
在現今數據充斥的環境下,期盼讀者可以藉由本書將滿滿的數據「變現」,提早掌握重要資訊、贏得先機!
【釐清資料領域重要關鍵字】
大數據 開放資料 資料分析 資料科學 機器學習
【資料分析雙鑽石模型】
問題發掘 蒐集與前處理 資料探索與視覺化 建模 模型解讀
【完全免費的資料集散地任你挖寶】
data.word Kaggle Github 政府開放資料平台…
【統計、建模術語零阻礙,白話解說保證看懂】
監督式非監督式學習 決策樹 邏輯迴歸 混淆矩陣 分類問題 迴歸問題 RMSE、MSE 分群問題 K-means模型 Elbowmethod 時間序列 ARIMA模型
【不分領域、一看就懂的生活實例】
預測NBA選秀球員發展性 預測中古車的價格 找出相似喜好的客群 出生率預估

本書特色:

●零程式基礎!建立分析模型StepbyStep保證做的到
●零統計基礎!滿滿白話實例,輕鬆解讀統計、衡量指標概念
●生活化實例全面展示【分類、迴歸、分群、時間序列】經典分析
關於作者:

黃柏崴

資料科學家。目前任職於國泰金控數位暨數據發展中心資料科學實驗室。擁有國立清華大學碩士學位,目前專注於使用Python、PySpark等程式語言與大數據分散式框架,開發資料科學與機器學習在金融產業的應用。同時也嘗試結合一些設計方法協助定義問題與尋找需求,享受在數據中尋找與嘗試各種創新的可能。
李童宇
畢業於國立清華大學服務科學研究所,於碩士班期間,專注於研究時間序列預測演算法、分類演算法,曾為國內餐飲集團開發來客數預測模型。現為科技業資訊部門的資料分析師,擅長撰寫R語言和使用Tableau視覺化軟體,喜歡透過資料視覺化與分析尋找洞見、解決商業問題。
目錄
Part1基礎篇
第1章起手式:先搞懂資料領域熱門關鍵字
第2章資料分析五大流程-概念解說
第3章資料分析五大流程-實戰提示
第4章不會寫程式也可以玩Data!RapidMiner簡介與安裝
Part2實作篇
第5章分類問題-誰是有潛力的NBA新秀?
第6章迴歸問題-如何買到最合理價格的中古車?
第7章群集分析-如何找出擁有相似喜好的客群?
第8章時間序列分析-預測未來一年每月出生率
第9章結語:不是資料專家也該有的大數據思維

 

 

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