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成為大數據電子商務人才的第一本書

出版日期
2018/04/28
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789571196107

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任何人都不該錯過的一本書!大數據浪潮來襲,在巨量、繁雜的資料之中掏選出黃金資訊,已經成為現今最兵家必爭之顯學,大數據的應用幾乎是全方位,技術和工具也不斷推陳出新,現今管理與行銷方法跟思維勢必也要經歷一番徹底的更新,沒錯!如何有效應用大數據是傳統電子商務業者的重要課題,也將成為未來電子商務趨勢所在。誰能夠迅速地掌握關鍵,誰就可以成為未來電子商務的掌舵手!

  本書為東吳大學巨量資料管理學院許晉雄副院長與鄭江宇教授聯合著作,蘊含其涵養多年的專業知識與豐富的教學經驗編寫而成,也是國內第一本由大數據專業教學領域學者書寫的大數據應用與實務工具書,不論是理論或是實務操演,內容上都十分的詳實而完備,用字遣詞上也非常平易近人,即使沒有資訊背景、不會寫程式也能一讀就懂。本書非常適合當作大數據的第一本入門書,然其內涵與獨樹一格的分析也能對相關領域的人帶來一定的影響力。

  本書重點

  認識大數據!告訴你大數據如何影響我們日常生活?大數據如何成就電子商務4.0?

  運用免費工具蒐集巨量資訊!一步步教你如何使用網路爬蟲Python Crawler、Power BI、IBM Watson使用實際操演畫面的步驟化教學,跟著老師做,一定能學會!

  活用免費網路資源分析巨量資訊!使用Google Analytics與SimilarWeb兩大利器,全方位掌握使用者的網路足跡就能化為商機!

  如何從日常生活中觀察大數據電子商務機會與前景?生活化的舉例讓你輕鬆觸類旁通,成為下一個大數據電子商務人才不是夢!
  • 推薦序
  • 作者序
  • Part 1 大數據與電子商務
    • Chapter 1 大數據崛起與電子商務變革
      • 1-1 何謂大數據
      • 1-2 大數據對傳統電子商務之影響
      • 1-3 大數據成就新電商 4.0
      • 1-4 大數據電商營運模式
    • Chapter 2 大數據電商技能與挑戰
      • 2-1 微觀視角
      • 2-2 巨觀視角
    • Chapter 3 大數據電商機會與前景
  • Part 2 大數據電子商務之輿情探索
    • Chapter 4 站外情報探索
      • 4.1 谷歌搜尋趨勢 (Google Trends)
      • 4.2 谷歌消費者氣壓計 (Google Consumer Barometer)
      • 4.3 網路爬蟲 (Python Crawler)
    • Chapter 5 站內情報探索
      • 5.1 購物籃分析運作
      • 5.2 購物籃分析之 R 語言實作
    • Chapter 6 社群情報探索
      • 6.1 Power BI 安裝與設定
      • 6.2 臉書資料探索 (具管理權限)
      • 6.3 臉書資料探索 (不具管理權限)
      • 6.4 IBM Watson 社交情報探索
  • Part 3 大數據電子商務之數位足跡掌握
    • Chapter 7 深度流量分析 (Google Analytics)
      • 7.1 傳統網站 HTML 程式碼安裝
      • 7.2 套版式網站安裝
    • Chapter 8 廣度流量分析 (SimilarWeb)
      • 8.1 SimilarWeb (自我網站絕對分析)
      • 8.2 SimilarWeb (他人網站相對分析)
    • Chapter 9 行動流量分析(iBuildApp)
      • 9.1 行動流量分析理論依據
      • 9.2 網站型 APP 製作
      • 9.3 iBuildApp 之 GA 嵌入
  • Part 4 大數據電子商務之資訊濃縮與獲取
    • Chapter 10 主動式掃碼互動
      • 10.1 一維條碼
      • 10.2 二維條碼
      • 10.3 個性化 QR-Code 製作
      • 10.4 掃碼行為分析
    • Chapter 11 主動式擴增實境
    • Chapter 12 非主動式超聲波互動
  • Part 5 大數據電子商務之善用情報資料視覺化與人工智慧
    • Chapter 13 跨境電商情報探查利器
    • Chapter 14 大數據資料視覺化呈現
      • 14.1 程式碼嵌入式
      • 14.2 GUI 介面式
    • Chapter 15 智慧語音客服訂單不漏接
  • 結語
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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