不懂程式也能學會的大數據分析術: 使用RapidMiner
| 作者 | 黃柏崴/ 李童宇 |
|---|---|
| 出版社 | 旗標科技股份有限公司 |
| 商品描述 | 不懂程式也能學會的大數據分析術: 使用RapidMiner：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 |
內容簡介
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●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◎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
作者介紹
作者介紹 ■作者簡介黃柏崴資料科學家。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
產品目錄
產品目錄 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
商品規格
| 書名 / | 不懂程式也能學會的大數據分析術: 使用RapidMiner |
|---|---|
| 作者 / | 黃柏崴 李童宇 |
| 簡介 / | 不懂程式也能學會的大數據分析術: 使用RapidMiner：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 |
| 出版社 / | 旗標科技股份有限公司 |
| ISBN13 / | 9789863125853 |
| ISBN10 / | 9863125857 |
| EAN / | 9789863125853 |
| 誠品26碼 / | 2681717571007 |
| 頁數 / | 368 |
| 開數 / | 18K |
| 注音版 / | 否 |
| 裝訂 / | P:平裝 |
| 語言 / | 1:中文 繁體 |
| 級別 / | N:無 |
最佳賣點
最佳賣點 : 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