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人人都學得會的網路大數據分析入門:一步步教!超詳細!專為非專業人士所寫的機器學習指引

出版社
出版日期
2021
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9789860619409

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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
  • 作者序
  • Part 1 建立原始資料庫
    • Chapter 1 建立網路資料分析系統的準備工作
      • 第一節.VBA編輯環境
      • 第二節.編寫VBA程式
      • 第三節.新增工作表
      • 第四節.程式匯出匯入
      • 第五節.取得網頁資料
    • Chapter 2 用VBA把雜亂資料整理成你要的型式
      • 第一節.原始資料分析
      • 第二節.多餘資料刪除
      • 第三節.報表格式整理
      • 第四節.分析欄位設置
      • 第五節.多工作表合併
    • Chapter 3 如何利用程式(VBA)自動下載海量資料
      • 第一節.網頁原始格式
      • 第二節.取得連結網址
      • 第三節.跨網頁特定資料取得的方法
      • 第四節.自動在大量網頁下載資料
      • 第五節.只下載新資料以提升效率
  • Part 2 網路資料統計分析的方法
    • Chapter 4 Excel分析工具
      • 第一節.網路資料彙總
      • 第二節.表格分析工具
      • 第三節.交叉分析篩選器
      • 第四節.建立樞紐分析表
      • 第五節.樞紐分析圖表
    • Chapter 5 利用Power BI建立自動化資訊的儀表板
      • 第一節.匯入Excel資料
      • 第二節.趨勢分析區域圖
      • 第三節.資料分割重組與分析—Power Query
      • 第四節.資料自動更新
      • 第五節.Power BI進階篩選
    • Chapter 6 統計數學計算
      • 第一節.原始資料整理—處理重複值
      • 第二節.整理原始資料,以進行分析的準備
      • 第三節.Excel統計函數
      • 第四節.樞紐統計分析
      • 第五節.進階統計工具
  • Part 3 如何利用機器學習幫你分類資料
    • Chapter 7 用機器學習提供全新的分析視角-K平均演算法分群(K-means Clustering Analysis)
      • 第一節.用相關性散佈圖確定因素間的相關性
      • 第二節.找到資料點間的差距-最小平方法迴歸
      • 第三節.K平均演算法分群
      • 第四節.運用EXCEL規劃求解工具簡化資料分群工作
      • 第五節.消除不同資料不同計量單位的影響-資料標準正規化
    • Chapter 8 如何讓電腦學會你的分類邏輯,進而自動進行 資料分析及分類—線性判別分析
      • 第一節.WORD VBA下載網路資料
      • 第二節.以量化的方法表現不同類別資料的差異-多元線性迴歸
      • 第三節.電腦判斷力的來源-線性判別分析
      • 第四節.導入新資料,確認電腦的判斷力-模型交叉驗證
      • 第五節.提升電腦判斷的精度-用VBA程式自動執行規劃求解

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