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不懂程式也能學會的大數據分析術 - 使用 RapidMiner

不懂程式也能學會的大數據分析術

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9789863125853
黃柏崴,李童宇
旗標
2019年2月22日
183.00  元
HK$ 164.7
省下 $18.3
 
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ISBN:9789863125853
  • 規格:平裝 / 811頁 / 17 x 23 x 2.5 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


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    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•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


     





    Part 1 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



    Part 2 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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