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內容簡介
任何人都不該錯過的一本書!大數據浪潮來襲,在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊,已經成為現今最兵家必爭之顯學,大數據的應用幾乎是全方位,技術和工具也不斷推陳出新,現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新,沒錯!如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題,也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵,誰就可以成為未來電子商務的掌舵手!
本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作,蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成,也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書,不論是理論或是實務操演,內容上都十分的詳實而完備,用字遣詞上也非常平易近人,即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書,然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。
● 認識大數據!告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0?
● 運用免費工具蒐集巨量資訊!一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學,跟著老師做,一定能學會!
● 活用免費網路資源分析巨量資訊!使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器,全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機!
● 如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景?生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通,成為下一個大數據電子商務人才不是夢!
本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作,蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成,也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書,不論是理論或是實務操演,內容上都十分的詳實而完備,用字遣詞上也非常平易近人,即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書,然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。
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產品目錄
推薦序
序
Part 1 大數據與電子商務
Chapter1 大數據崛起與電子商務變革
1-1何謂大數據
1-2大數據對傳統電子商務之影響
1-3大數據成就新電商4.0
1-4大數據電商營運模式
Chapter2大數據電商技能與挑戰
2-1 微觀視角
2-2 鉅觀視角
Chapter3大數據電商機會與前景
Part 2 大數據電子商務之輿情探索
Chapter4站外情報探索
4-1 谷歌搜尋趨勢Google Trends
4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer
4-3網路爬蟲Python Crawler
Chapter5站內情報探索
5-1購物籃分析運作
5-2 購物籃分析之R語言實作
Chapter6社群情報探索
6-1 Power BI安裝與設定
6-2臉書資料探索 (具管理權限)
6-3臉書資料探索 (不具管理權限)
6-4 IBM Watson 社交情報探索
Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1傳統網站HTML程式碼安裝
7-2套版式網站安裝
Chapter8廣度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析)
8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析)
Chapter9行動流量分析 (iBuildApp)
9-1行動流量分析理論依據
9-2網站型APP製作
9-3 iBuildApp之GA嵌入
Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取
Chapter10主動式掃碼互動
10-1一維條碼
10-2二維條碼
10-3個性化QR-Code製作
10-4掃碼行為分析
Chapter11主動式擴增實境
Chapter12非主動式超聲波互動
Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
Chapter13 跨境電商情報探查利器
Chapter14大數據資料視覺化呈現
14-1程式碼嵌入式
14-2 GUI介面式
Chapter15智慧語音客服訂單不漏接
結語
序
Part 1 大數據與電子商務
Chapter1 大數據崛起與電子商務變革
1-1何謂大數據
1-2大數據對傳統電子商務之影響
1-3大數據成就新電商4.0
1-4大數據電商營運模式
Chapter2大數據電商技能與挑戰
2-1 微觀視角
2-2 鉅觀視角
Chapter3大數據電商機會與前景
Part 2 大數據電子商務之輿情探索
Chapter4站外情報探索
4-1 谷歌搜尋趨勢Google Trends
4-2谷歌消費者氣壓計Google Consumer Barometer
4-3網路爬蟲Python Crawler
Chapter5站內情報探索
5-1購物籃分析運作
5-2 購物籃分析之R語言實作
Chapter6社群情報探索
6-1 Power BI安裝與設定
6-2臉書資料探索 (具管理權限)
6-3臉書資料探索 (不具管理權限)
6-4 IBM Watson 社交情報探索
Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握
Chapter7深度流量分析 (Google Analytics)
7-1傳統網站HTML程式碼安裝
7-2套版式網站安裝
Chapter8廣度流量分析 (SimilarWeb)
8-1 SimilarWeb (自我網站絕對分析)
8-2 SimilarWeb (他人網站相對分析)
Chapter9行動流量分析 (iBuildApp)
9-1行動流量分析理論依據
9-2網站型APP製作
9-3 iBuildApp之GA嵌入
Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取
Chapter10主動式掃碼互動
10-1一維條碼
10-2二維條碼
10-3個性化QR-Code製作
10-4掃碼行為分析
Chapter11主動式擴增實境
Chapter12非主動式超聲波互動
Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
Chapter13 跨境電商情報探查利器
Chapter14大數據資料視覺化呈現
14-1程式碼嵌入式
14-2 GUI介面式
Chapter15智慧語音客服訂單不漏接
結語
作者介紹
■作者簡介
鄭江宇
現任
東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授
台北科技大學工管系兼任助理教授
台灣金融研訓院遴選菁英講座
著作:
《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裡的無限商機》
《流量分析與考題大揭秘:Google Analytics》
許晉雄
現任
東吳大學巨量資料管理學院副院長兼學位學程主任
東吳大學財務工程與精算數學系教授
經歷
東吳大學商用數學系副教授
東吳大學商學院商學進修學士班主任
台灣科技大學工業管理系兼任副教授
實踐大學企業管理系兼任副教授
工研院講師
成功大學管理顧問班講師
東吳大學發展處處長
東吳大學社會資源處處長
規格
誠品貨碼 / 2681577036005
ISBN13 / 9789571196107
ISBN10 / 957119610X
EAN貨碼 / 9789571196107
頁數 / 422
開數 / 20K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
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- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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