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•Elbow method•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 Step by Step 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