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1.本書選用最為主流的資料分析工具 – R語言
2.精心挑選多種不同領域的實務範例進行探討與分析
3.瞭解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析
4.瞭解人工智慧上的基礎演算方法
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3.瞭解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析
4.瞭解人工智慧上的基礎演算方法
內容簡介
大數據與人工智慧是驅動各行各業智慧應用的核心技術,然而,大數據與人工智慧不僅包含IT技術,亦融合統計學,更可說是數據科學。本書主要目的在於讓讀者能理解大數據在IT技術上的基礎概念以及預測分析、人工智慧上的基礎演算方法與實作範例。更重要的是,協助讀者從應用情境、商業分析的角度,往下思考可能的數據分析問題與發展預測分析、人工智慧問題解決方法,諸如:聚類、分類、相似、異常、關聯、關係、鏈結、認知等以及合適的IT架構。
本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點,可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步,也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據、人工智慧技術的開始。
本書應為理解大數據、人工智慧技術與方法起點,可作為商管學生、商業人士理解大數據、人工智慧實務與應用技術方法的初步,也可作為資訊學院學生從應用角度理解大數據、人工智慧技術的開始。
產品目錄
CH01 大數據發展沿革
1-1 企業資料管理演進
1-2 大數據源起
1-3 大數據定義
1-4 大數據特性
1-5 小結
CH02 大數據價值案例
2-1 大數據價值
2-2 大數據行業應用機會
2-3 大數據企業應用案例
2-4 小結
CH03 大數據市場趨勢
3-1 大數據生態系發展
3-2 大數據技術產品趨勢
3-3 大數據服務市場趨勢
3-4 企業採用趨勢與挑戰
3-5 小結
CH04 大數據技術實施
4-1 資料處理技術發展
4-2 資料分析方法發展
4-3 大數據技術架構
4-4 大數據規劃與實施
4-5 小結
CH05 大數據分析:概念與程序
5-1 大數據分析概念
5-2 預測分析程序
5-3 預測分析工具
5-4 小結
CH06 大數據分析:聚類與分類
6-1 問題解決方向
6-2 聚類分析實作
6-3 分類分析實作
6-4 小結
CH07 大數據分析:迴歸與趨勢
7-1 問題解決方向
7-2 迴歸分析實作
7-3 時間預測分析與實作
7-4 小結
CH08 大數據分析:相似與推薦
8-1 問題解決方向
8-2 異常與相似性判定實作
8-3 相似性推薦實作
8-4 小結
CH09 大數據分析:關聯與關係
9-1 問題解決方向
9-2 關聯分析與實作
9-3 貝氏網路分析與實作
9-4 小結
CH10 大數據分析:連結與網路
10-1 問題解決方向
10-2 社會網路分析與實作
10-3 小結
CH11 人工智慧應用趨勢
11-1 人工智慧沿革
11-2 人工智慧市場
11-3 人工智慧應用案例
11-4 小結
CH12 人工智慧方法發展
12-1 人工智慧方法演變
12-2 機器學習方法
12-3 深度學習方法
12-4 小結
CH13 AI探索:文本挖掘分析
13-1 自然語言發展沿革
13-2 問題解決方向
13-3 文本挖掘分析- 文字雲
13-4 小結
CH14 AI探索:圖像辨識分析
14-1 電腦視覺發展沿革
14-2 問題解決方向
14-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習
14-4 小結
CH15 企業智慧應用場景
15-1 應用場景的意義
15-2 智慧製造場景
15-3 智慧零售場景
15-4 小結
1-1 企業資料管理演進
1-2 大數據源起
1-3 大數據定義
1-4 大數據特性
1-5 小結
CH02 大數據價值案例
2-1 大數據價值
2-2 大數據行業應用機會
2-3 大數據企業應用案例
2-4 小結
CH03 大數據市場趨勢
3-1 大數據生態系發展
3-2 大數據技術產品趨勢
3-3 大數據服務市場趨勢
3-4 企業採用趨勢與挑戰
3-5 小結
CH04 大數據技術實施
4-1 資料處理技術發展
4-2 資料分析方法發展
4-3 大數據技術架構
4-4 大數據規劃與實施
4-5 小結
CH05 大數據分析:概念與程序
5-1 大數據分析概念
5-2 預測分析程序
5-3 預測分析工具
5-4 小結
CH06 大數據分析:聚類與分類
6-1 問題解決方向
6-2 聚類分析實作
6-3 分類分析實作
6-4 小結
CH07 大數據分析:迴歸與趨勢
7-1 問題解決方向
7-2 迴歸分析實作
7-3 時間預測分析與實作
7-4 小結
CH08 大數據分析:相似與推薦
8-1 問題解決方向
8-2 異常與相似性判定實作
8-3 相似性推薦實作
8-4 小結
CH09 大數據分析:關聯與關係
9-1 問題解決方向
9-2 關聯分析與實作
9-3 貝氏網路分析與實作
9-4 小結
CH10 大數據分析:連結與網路
10-1 問題解決方向
10-2 社會網路分析與實作
10-3 小結
CH11 人工智慧應用趨勢
11-1 人工智慧沿革
11-2 人工智慧市場
11-3 人工智慧應用案例
11-4 小結
CH12 人工智慧方法發展
12-1 人工智慧方法演變
12-2 機器學習方法
12-3 深度學習方法
12-4 小結
CH13 AI探索:文本挖掘分析
13-1 自然語言發展沿革
13-2 問題解決方向
13-3 文本挖掘分析- 文字雲
13-4 小結
CH14 AI探索:圖像辨識分析
14-1 電腦視覺發展沿革
14-2 問題解決方向
14-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習
14-4 小結
CH15 企業智慧應用場景
15-1 應用場景的意義
15-2 智慧製造場景
15-3 智慧零售場景
15-4 小結
規格
誠品貨碼 / 2681846540004
ISBN13 / 9789865033026
ISBN10 / 986503302X
EAN貨碼 / 9789865033026
頁數 / 296
開數 / 16K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
重量(g) / 579g
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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