





超圖解資料科學Data Science數據處理: 入門中的入門, 強化處理力&判讀力×資料倫理
絵と図でわかるデータサイエンス: 難しい数式なしに考え方の基礎が学べる
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★亞馬遜資料情報學5星推薦
★用插圖輔佐文字,更易懂,更好理解與吸收!
★各個年齡層的人都適讀!也應該要懂!
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內容簡介
身處在資料化社會,
每天都面對排山倒海而來的資訊,我們究竟該如何應對?
每天一睜眼,抓起手機一看,又是滿滿當當的資訊浪潮來襲;不僅如此,送小孩上學、到公司工作,下班與家人聊天,我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。
情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學,
在資訊及通訊科技(ICT)高度發展的今日,這樣的時代早已經到來,而且越卷越快速,任何人都無法避免面對這股浪潮。
比如什麼是大數據?大數據又該如何運用?運用的倫理界線在哪裡?等等問題,我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料,就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「資料」之科學。
「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性,本書將在本書的章節中一一介紹,以當代和未來社會中,分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程,以及我們該用什麼心態和方法面對。
本書是一本「入門用的入門書」,使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說,讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式,因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。
了解AI與資料科學的最佳入門書!
【學界、業界專業人士好評推薦】
國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長|吳志宏
Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(Jerry Wu)
高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿
翱翔智慧創辦人 | 張竣貿
Google語音助理技能開發者 | 游紹宏
中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男
(按姓氏筆畫排序)
每天都面對排山倒海而來的資訊,我們究竟該如何應對?
每天一睜眼,抓起手機一看,又是滿滿當當的資訊浪潮來襲;不僅如此,送小孩上學、到公司工作,下班與家人聊天,我們無時不刻都在與周遭的人分享情報、使用情報。
情報「資料化」其實是一門近在你我身旁的科學,
在資訊及通訊科技(ICT)高度發展的今日,這樣的時代早已經到來,而且越卷越快速,任何人都無法避免面對這股浪潮。
比如什麼是大數據?大數據又該如何運用?運用的倫理界線在哪裡?等等問題,我們的日常周遭充斥著各式各樣的資料。如果少了資料,就連一般的生活都無法順利運作。「資料科學」即是研究現代社會不可或缺的「資料」之科學。
「懂資料」並「運用資料」的資料科學知識能力在未來AI世代越來越顯其重要性,本書將在本書的章節中一一介紹,以當代和未來社會中,分析佔據我們生活越來越多時間的「資料處理」的過程,以及我們該用什麼心態和方法面對。
本書是一本「入門用的入門書」,使用大量的插畫與圖表進行簡單易懂的解說,讓讀者能夠粗略掌握資料科學的概要。本書不使用困難的公式,因此也很推薦給看到公式就頭痛的人。
了解AI與資料科學的最佳入門書!
【學界、業界專業人士好評推薦】
國立高雄大學電機系教授及人工智慧研究中心顧問、前執行長|吳志宏
Google機器學習開發專家 | 吳柏翰(Jerry Wu)
高雄大學特聘教授、財團法人人工智慧法律國際研究基金會執行長 | 張麗卿
翱翔智慧創辦人 | 張竣貿
Google語音助理技能開發者 | 游紹宏
中央研究院資訊創新科技研究中心主任及特聘研究員 | 黃彥男
(按姓氏筆畫排序)
產品目錄
前言
第1章 何謂資料科學――資料與社會――
1-1 資料與社會
1) 我們的日常生活與資料
2) 資料化社會的到來
1-2 資料科學與資料科學家
1) 資料科學是一門定義因人而異的科學
2) 資料分析的4道工程
3) 資料科學家的工作
第2章 瞭解資料――資料分析的第一工程――
2-1 將資料分門別類
1) 調查資料與非調查資料
2) 大數據與非大數據
2-2 掌握資料的特徵
1) 變數與資料
2) 定量資料與定性資料
3) 個體資料與總體資料
2-3 準備資料
1) 透過調查蒐集資料
2) 透過網路蒐集資料
2-4 資料整形
1) 何謂資料整形
2) 完全資料與不完全資料
3) 離群值
4) 選擇偏誤
第3章 解讀資料――資料分析的第二工程――
3-1 總計資料並且視覺化
1) 掌握資料的分布
2) 各種圖表
3-2 歸納資料的資訊
1) 取得資料的資訊
2) 掌握單一變數的資料特徵
3) 找出2個變數的關係
4) 掌握多維資料的關係
5) 為了將結論一般化
第4章 分類資料――資料分析的第三工程――
4-1 分類相似者
1) 集群分析的概念
2) 運用集群分析進行分類
4-2 合併數個變數
1) 主成分分析的概念
2) 使用主成分分析來分類
4-3 分類定性資料
1) 數量化Ⅲ類的概念
2) 使用數量化Ⅲ類來分類
第5章 使用資料進行預測――資料分析的第四工程――
5-1 根據資料進行預測
1) 迴歸分析的概念
2) 使用迴歸分析進行預測
5-2 評估預測的好壞
1) 多元迴歸分析的概念
2) 好的迴歸模型
3) 各種迴歸診斷
5-3 預測定性資料
1) 數量化Ⅰ類
2) 邏輯斯迴歸
第6章 探討資料倫理――給資料化社會敲響警鐘――
6-1 何謂資料倫理
1) 資料倫理與資料化社會
2) 資訊倫理的4大原則與資料倫理的規範例子
3) 分析倫理
6-2 違反倫理事件簿
1) 得安穩事件
2) 統計不當事件
第7章 資料科學與AI――大數據帶來的資料革命――
7-1 機器學習的基礎
1) 機器學習、深度學習與AI
2) 資料準備
3) 演算法選擇
4) 參數調整
5) 選擇模型
7-2 人工神經網路與AI
1) AI與資料科學的關係
2) 何謂人工神經網路?
3) 人工神經網路的構成要素
附錄 體驗資料科學
幫助各位更加瞭解資料科學的參考書籍
索引
第1章 何謂資料科學――資料與社會――
1-1 資料與社會
1) 我們的日常生活與資料
2) 資料化社會的到來
1-2 資料科學與資料科學家
1) 資料科學是一門定義因人而異的科學
2) 資料分析的4道工程
3) 資料科學家的工作
第2章 瞭解資料――資料分析的第一工程――
2-1 將資料分門別類
1) 調查資料與非調查資料
2) 大數據與非大數據
2-2 掌握資料的特徵
1) 變數與資料
2) 定量資料與定性資料
3) 個體資料與總體資料
2-3 準備資料
1) 透過調查蒐集資料
2) 透過網路蒐集資料
2-4 資料整形
1) 何謂資料整形
2) 完全資料與不完全資料
3) 離群值
4) 選擇偏誤
第3章 解讀資料――資料分析的第二工程――
3-1 總計資料並且視覺化
1) 掌握資料的分布
2) 各種圖表
3-2 歸納資料的資訊
1) 取得資料的資訊
2) 掌握單一變數的資料特徵
3) 找出2個變數的關係
4) 掌握多維資料的關係
5) 為了將結論一般化
第4章 分類資料――資料分析的第三工程――
4-1 分類相似者
1) 集群分析的概念
2) 運用集群分析進行分類
4-2 合併數個變數
1) 主成分分析的概念
2) 使用主成分分析來分類
4-3 分類定性資料
1) 數量化Ⅲ類的概念
2) 使用數量化Ⅲ類來分類
第5章 使用資料進行預測――資料分析的第四工程――
5-1 根據資料進行預測
1) 迴歸分析的概念
2) 使用迴歸分析進行預測
5-2 評估預測的好壞
1) 多元迴歸分析的概念
2) 好的迴歸模型
3) 各種迴歸診斷
5-3 預測定性資料
1) 數量化Ⅰ類
2) 邏輯斯迴歸
第6章 探討資料倫理――給資料化社會敲響警鐘――
6-1 何謂資料倫理
1) 資料倫理與資料化社會
2) 資訊倫理的4大原則與資料倫理的規範例子
3) 分析倫理
6-2 違反倫理事件簿
1) 得安穩事件
2) 統計不當事件
第7章 資料科學與AI――大數據帶來的資料革命――
7-1 機器學習的基礎
1) 機器學習、深度學習與AI
2) 資料準備
3) 演算法選擇
4) 參數調整
5) 選擇模型
7-2 人工神經網路與AI
1) AI與資料科學的關係
2) 何謂人工神經網路?
3) 人工神經網路的構成要素
附錄 體驗資料科學
幫助各位更加瞭解資料科學的參考書籍
索引
作者介紹
上藤一郎
上藤一郎
靜岡大學人文社會科學院教授。專業領域為統計學、科學史(統計學史、機率論史)。資料科學相關著作及譯作有:《資料科學入門:透過Excel學習如何蒐集、檢視、運用統計資料》(歐姆社,合著)、《用於調查與分析的統計:社會與經濟的資料科學》(丸善,合著)、《不用公式一看就懂的資料科學:大數據時代必備的資料素養》(歐姆社,譯作)等等(以上皆為暫譯)。
上藤一郎
靜岡大學人文社會科學院教授。專業領域為統計學、科學史(統計學史、機率論史)。資料科學相關著作及譯作有:《資料科學入門:透過Excel學習如何蒐集、檢視、運用統計資料》(歐姆社,合著)、《用於調查與分析的統計:社會與經濟的資料科學》(丸善,合著)、《不用公式一看就懂的資料科學:大數據時代必備的資料素養》(歐姆社,譯作)等等(以上皆為暫譯)。
規格
誠品貨碼 / 2682141989000
ISBN13 / 9786263291546
ISBN10 / 6263291540
EAN貨碼 / 9786263291546
頁數 / 192
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 19.5X16.9X1.3CM
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:
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 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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