人人都學得會的網路大數據分析入門 (電子書)

電子書人人都學得會的網路大數據分析入門 (電子書)

出版日期:
2021/06/30
85
323274
此商品享ShopBack 0.5%回饋;不適用於誠品分潤計劃、美安等現金回饋機制
你是領先群倫的專業人士,
因此擔心自己或公司在資訊技術日益進步的時代淪為落伍者?
你覺得「大數據、機器學習」對你來說是「遙不可及」嗎?
你更憂慮不知道該如何下手?!
這本書就是來教你「具體該怎麼做」!

作者精心設計用最白話、最易懂的方式,一個步驟一個步驟地教你如何由網路收集資料、如何統計分析。
只

內容簡介

你是領先群倫的專業人士,
因此擔心自己或公司在資訊技術日益進步的時代淪為落伍者?
你覺得「大數據、機器學習」對你來說是「遙不可及」嗎?
你更憂慮不知道該如何下手?!
這本書就是來教你「具體該怎麼做」!

作者精心設計用最白話、最易懂的方式,一個步驟一個步驟地教你如何由網路收集資料、如何統計分析。
只有建立你自己的資料庫、活用大數據,
靠量化分析才能讓你做出最精準的判斷與決策,
無論你是否學過,只要有一部電腦或一台筆電!
這是一本任何人都學得會,並且做得到的大數據、機器學習之最佳入門書!

其實,任何背景的人要從網路下載大量資料,進行量化分析,甚至導入機器學習的方法,做更進一步的分析,都只要幾個小時的「苦練」。

市場上有關程式設計、甚至機器學習的書及課程很多,他們的目的是在教導讀者全面性的觀念,而你學會之後,再運用在你有興趣的地方。這樣很好,不過,對初學者而言較難。大多數人學會了之後,也不知如何運用。

本書則是以不同的方式編寫,作者先教你如何由網路上下載資料,再教你整理並分析的相關技術。我們會把所有的程式碼上網公布,方便你剪貼運用,你可以很快的用這本書的內容做資料收集及分析的工作(特別是量化分析)。

你不必成為程式設計師,但是至少要知道如何運用資訊科技來搜集並分析資料。而且雖然萬事起頭難,可是你一旦會用excel vba、簡單的機器學習工具來分析資料,你會發現再擴展到其他領域其實不是那麼難。你由此出發,有興趣再去補其他資訊科技之不足。

你可能會問為什麼要學會資料分析、機器學習的相關技術,好吧!俗氣的來說,這是當紅的技術。而且你如果把它運用在工作上,可以提升你或你公司的營運效率。

我想你應當受夠了和老闆及同事開會時各說各話的情況,決策全憑大家的「捷思」法,舉出版一本書的例子來說:我認為投資書要以投資系統為寫作主題,而你認為要寫名詞解釋的入門書比較好,雙方都可以自憑記憶找出佐證,但是由網站把所有書下載,比比看誰賣得好、誰出得多,在量化的基礎上不僅可以免除偏見,並有助於進行更進一步的討論。

現有軟體已經可以對固定化格式的資料進行大量的分析,不過,機器學習的技術可以讓資料分析有更高的可信度。一些需要人工判斷的資料,要先經過人工處理、分群,然後再加以分析。如果資料幾百筆,OK,你用人工分。但如果資料上萬筆呢?如此就要引進機器學習的技術,讓它替你分群,或是讓它學會你分群的邏輯,接手你的工作。

以上聽起來有點難,但是原理不難理解,本書也將提供入門的指引。

本書特色

◆專心於資料分析的資訊技術,減少學習的負擔
一般的上班族就算對資料的分析有需求,對程式的設計也沒有興趣,本書只討論有關資料取得、分析等方面的程式工具。有資料分析需求的讀者,學會這些就夠了,其他的有時間再深入。

◆大量的程式可供下載套用,拿來改一改就可以用了
分析網路資料大約有幾個部分:資料下載、資料整理、資料分析。其中運用到的程式語法說多不多,說少不少,一個一個重新打,很煩人。本書的所有程式碼都開放下載,你自己修改起來就方便許多。

◆作者成立讀者社群,提供相關資訊下戴,也有利於相互共同學習
展開看更多

作者介紹

贊贊小屋

政大新聞,台大哲學,在校研習了法律、經濟、會計等領域學識。畢業後從事會計工作,四大會計師事務所到上市集團會計經理,累積十年實務歷練。出版主題包括Excel會計實務、VBA大數據分析、手機App應用,授課主題包括Excel操作、簡報製作、網路爬蟲、會計實務、財務分析、稅務法令、手機App、程式設計等。

臉書專頁:https://www.facebook.com/acctexcel
部落格:www.b88104069.com
E-Mail:b88104069@gmail.com

規格

誠品貨碼 / 2682773697007
ISBN13 / 9789860619409
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9789860619430
頁數 / 267
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / EPUB版式(161MB)
檔案匯出格式 / EPUB 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀

退貨說明

退貨須知:

  1. 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)。
  2. 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:

  1. 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)
  2. 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
  3. 報紙、期刊或雜誌。
  4. 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
  5. 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)
  6. 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)
  7. 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:

  1. 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)。
  2. 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)。
  3. 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。
  4. 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)。
  5. 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)。
  6. 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
付款/配送