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大數據分析與資料挖礦2/e

大數據分析與資料挖礦2/e

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9789869688130
簡禎富,許嘉裕
前程文化
2019年2月01日
233.00  元
HK$ 209.7  






ISBN:9789869688130
  • 規格:平裝 / 576頁 / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 2版
  • 出版地:台灣


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      本書主要介紹大數據分析與資料挖礦的理論方法與應用,並加入豐富的實務案例介紹,深入淺出地剖析從數據中淘金的祕訣。新版內容共分為三篇十三章,涵蓋大數據分析的基本概念、數據的前處理、大數據分析的方法與實證,以及大數據分析在商業與製造上的進階應用,並且新增機器學習與深度學習相關的方法介紹,增加讀者在大數據分析實務應用上更多元的分析方法。書中也提供R程式語言與實作範例輔以說明,使讀者易於應用,進而提升大數據分析和數位決策能力。



    專文推薦(以姓名筆劃排序)



      大數據分析是一門需要理論與實務緊密依存的新顯學,其應用層面廣泛,近年來各產業均積極投入巨量資料的分析和研究,為台灣經濟發展注入一股活水。半導體製程中,每秒鐘產生上百萬筆的產品檢測和生產參數值,台積電長期致力於半導體大數據分析,在提升良率、改善流程、降低成本與縮短先進製程的研發週期等方面均成效顯著。台積電也持續與學術界密切交流、分享成功經驗,透過產學合作實現產學互惠,使學界理論和業界應用與時俱進。大數據分析與資料挖礦技術,將是台灣產業革新的推手,本書不僅是理論指南,更是實戰手冊,為企業搭建一座資料與決策之間的橋樑,協助企業經營與產業環境的永續發展。-王建光 先生(台積電 副總經理)



      知識經濟的時代,巨量資料必須經過分析提煉才能產出潛在有用的資訊,進而成為知識以協助相關決策,成為現代企業和國家決勝之關鍵軟實力。人力資源的資料也可以透過大數據分析,以提升企業人力資本效益和人力資源管理決策品質。簡教授及其研究團隊將長期累積的研發成果整理成書,並結合實際案例和參考程式,內容充實完整,可作為各產業經理人進修之重要參考,並與1111人力銀行合作建立「大數據人才專區」,以培育國內亟需的大數據分析人才。-林文雄 先生(1111人力銀行 總裁)



      隨著資訊科技的飛快進步,企業中每個業務或生產活動所產生的資料量也隨著大幅增加。如何善加利用這些存在於企業內、外部的巨量資料,決定了企業對未來的決策速度和競爭優勢,也是企業必須面臨的新挑戰。本書不但具有深厚且嚴謹的理論基礎,還詳述了資料挖礦流程和各種分析工具,更提供實務上的應用經驗,是想要了解巨量資料不可或缺的參考書籍。-李秉傑 先生(晶元光電 董事長兼策略長)



      在資訊爆炸的時代,從巨量資料中找到有價值的資訊成為企業重要的課題,如同在海底尋找寶藏一般,在充斥著洋流、生態變化的環境下尋找未知的寶藏,搜尋的過程充滿著未知,並不能永遠按照原來的構想去做,而是在充滿變化的環境中略有耳聞、心嚮往之的摸索、尋找有價值的寶藏。簡教授及其研究團隊和台達電子合作,協助企業在大數據中理出頭緒、整理出脈絡,才能依循著脈絡獲得智慧,這是門值得學習的科學,也在企業運作中發揮實質的成效。-鄭 平 先生(台達電子 執行長)



      工程資料分析和資料挖礦是半導體產業提升良率的重要工具,也是旺宏電子的核心能力之一,隨著晶圓廠的高度自動化和奈米先進製程技術的導入,大數據分析的挑戰更勝以往。簡教授及其研究團隊和旺宏電子有長期的產學合作研究,其精心編著的《大數據分析與資料挖礦》提供完整的分析架構和工具,並結合各種產業案例和心得,對於個人和組織全面提升大數據分析能力、挖掘蘊藏在資料礦山中的寶藏有非常大的幫助,亦可協助台灣企業轉型面向數位決策時代。-盧志遠 先生(中央研究院院士、欣銓科技董事長、旺宏電子總經理)



      當今企業無不競逐巨量資料的無限商機以建立領先群雄的競爭優勢,如何駕馭巨量資料的應用以擷取其中可實行的新商業契機、同時結合決策者經驗與能力是企業致勝的關鍵。本書精闢的資料挖礦理論、工具與大數據分析等方法的闡述,有效縮短使用大數據分析應用的學習曲線、提供營運者有決策價值之關鍵資訊,也啟發讀者從不同角度洞悉巨量資料訊息的價值,以激發出企業界新創思維的魅力。-蔡文弘 先生(廣達電腦 執行副總經理)


     





    第1 章 大數據分析與資料挖礦概論

    第2 章 大數據分析的基礎:Hadoop

    第3 章 資料與資料準備

    第4 章 關聯規則

    第5 章 約略集合理論

    第6 章 決策樹分析?? ?

    第7 章 類神經網路

    第8 章 多變量分析

    第9 章 迴歸與時間資料分析

    第10 章 簡單貝氏分類法與貝氏網路

    第11 章 商業智慧

    第12 章 製造智慧

    第13 章 數位決策及商業分析與最佳化



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