商務大數據分析: 案例分析與AI應用趨勢 (第2版) | 誠品線上

商務大數據分析: 案例分析與AI應用趨勢 (第2版)

內容簡介

內容簡介 本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！

作者介紹

作者介紹 黃正傑現職：鼎新電腦 研發處 架構師文化大學城區部 資管系 兼任助理教授學歷：台灣大學資管研究所 博士經歷：惠普科技資深技術顧問、資策會資深產業分析師專長：企業電子化、系統分析與設計、雲端運算 、 巨量資料應用與創新研究

產品目錄

產品目錄 目錄Chapter 01 大數據發展沿革1-1 資料的發展1-2 大數據源起1-3 大數據定義1-4 大數據特性Chapter 02 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Chapter 03 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Chapter 04 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Chapter 05 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Chapter 06 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Chapter 07 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Chapter 08 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Chapter 09 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Chapter 10 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Chapter 11 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Chapter 12 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Chapter 13 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Chapter 14 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Chapter 15 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Chapter 16 AI探索：生成式AI代理16-1 虛擬助理發展沿革16-2 問題解決方向16-3 AI代理─ LangChain基礎運用Chapter 17 用GPT實現商務大數據分析17-1 GPT預訓練模型是一種商業模式創新17-2 AI輔助程式設計17-3 AI輔助數據的理解17-4 AI輔助數據的準備17-5 AI輔助數據的分析17-6 AI輔助文本挖掘分析17-7 AI輔助圖形分析17-8 未來：數據驅動行動

商品規格

最佳賣點

最佳賣點 : 1.思維與應用並重：不僅講解大數據與人工智慧的基礎概念及演算方法 ，更引導讀者從商業應用情境出發，思考並發展預測分析與AI問題的解決方法，讓您從「知道」進化到「會用」！
2.涵蓋AI最新趨勢：緊跟時代腳步，除了基礎的機器學習與深度學習，還新增對生成式AI的探討。

活動

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