商務大數據分析: 案例分析與AI應用趨勢 | 誠品線上

商務大數據分析: 案例分析與AI應用趨勢

內容簡介

內容簡介 本書共十五章，涵蓋了商務大數據分析的基礎知識、分析工具、案例探討和人工智慧應用的趨勢。前四章聚焦於大數據理論基礎，從大數據的發展沿革、價值、商業模式創新到管理方面進行探討。隨後深入介紹大數據分析的主題，包括概念、流程和數據準備的方法。此外，書中詳述了大數據分析工具，並提供了實際範例以幫助讀者更深入地了解和應用這些技術。最後，介紹人工智慧的基礎概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像辨識、生成式 AI 概念及 ChatGPT實作，了解大數據與 AI 密不可分的關連性。

產品目錄

產品目錄 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 大數據行業價值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 大數據商業模式創新3-1 數據化與創新3-2 大數據開放資料3-3 大數據生態系與商業模式創新3-4 小結Ch04 企業大數據管理4-1 企業數位資料管理演進4-2 大數據資料處理發展4-3 大數據資料分析發展4-4 大數據管理架構4-5 大數據規劃與實施類型4-6 大數據企業實施案例4-7 企業採用趨勢與挑戰4-8 小結Ch05 大數據分析：概念與程序5-1 數據分析是智慧決策基礎5-2 從商業分析到預測分析5-3 預測分析程序5-4 預測分析工具5-5 Python 工具安裝5-6 小結Ch06 大數據分析：數據的理解6-1 問題解決方向6-2 數據組織實作6-3 數據擷取實作- 網頁爬蟲抓取6-4 小結Ch07 大數據分析：數據的準備7-1 問題解決方向7-2 數據探索與視覺化7-3 探索性資料分析7-4 小結Ch08 大數據分析：聚類與分類8-1 問題解決方向8-2 聚類分析實作8-3 分類分析實作8-4 小結Ch09 大數據分析：迴歸與趨勢9-1 問題解決方向9-2 迴歸分析實作9-3 時間趨勢實作9-4 小結Ch10 大數據分析：相似與推薦10-1 問題解決方向10-2 異常與相似性判定實作10-3 相似性推薦實作10-4 小結Ch11 大數據分析：關聯與關係11-1 問題解決方向11-2 關聯分析與實作11-3 貝氏網路分析與實作11-4 小結Ch12 大數據分析：連結與網路12-1 問題解決方向12-2 隱馬可夫模型與實作12-3 社會網路分析與實作12-4 小結Ch13 數據驅動的人工智慧發展13-1 人工智慧沿革13-2 人工智慧方法演進13-3 機器學習方法13-4 深度學習方法13-5 生成式AI 發展13-6 ChatGPT 實作13-7 小結Ch14 AI探索：文本挖掘分析14-1 自然語言發展沿革14-2 問題解決方向14-3 文本挖掘分析- 文字雲14-4 文本挖掘分析-TFIDF 文本相似查詢14-5 小結Ch15 AI探索：圖像辨識分析15-1 電腦視覺發展沿革15-2 問題解決方向15-3 圖像辨識分析-CNN 深度學習15-4 小結

商品規格

最佳賣點

最佳賣點 : 1.深入大數據世界：深度探討大數據在商業的應用。
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5.練習實際程式範例：透過 Google Colab的Python進行實作，體驗大數據和AI的魅力，並加贈R語言範例程式碼。