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知識如何成為決策智慧?如何從這些資料衍生出未來的創新政策?大數據決策的素養在於明確地知道您的決策問題,然後能思考需要哪些資料提供資訊,並運用經濟理論對資料進行實證分析。
面對未來五年的產業趨勢,您要如何對不確定性做資料敘事?
一個社會經濟的架構可以發掘很多現象,這是資料敘事的關鍵。我們利用敘事將「知識」轉換成「智慧」,主要在於賦予數據獲得一個明確的價值和行動目標,決策者必須能夠利用資料支持對公司經營目標的敘事。分析就是從多到少,大到小的探索與解析過程,從資料到智慧,就是一個步步結晶的思考和敘事過程。
本書從資料敘事的起承轉合、如何分析資料的意義,到案例研討,一步步帶領讀者,針對商業實務上遇到的問題,獨立設計出解決方案的流程。
面對未來五年的產業趨勢,您要如何對不確定性做資料敘事?
一個社會經濟的架構可以發掘很多現象,這是資料敘事的關鍵。我們利用敘事將「知識」轉換成「智慧」,主要在於賦予數據獲得一個明確的價值和行動目標,決策者必須能夠利用資料支持對公司經營目標的敘事。分析就是從多到少,大到小的探索與解析過程,從資料到智慧,就是一個步步結晶的思考和敘事過程。
本書從資料敘事的起承轉合、如何分析資料的意義,到案例研討,一步步帶領讀者,針對商業實務上遇到的問題,獨立設計出解決方案的流程。
- 推薦序 一起來磨練駕馭資料的基本功——林育秀
- 推薦序 培養獨立思考的能力——許育峯
- 推薦序 讓我們透過案例,更加具體察覺自己思考的脈絡——陳若盈
- 推薦序 誠摯邀請您從讀故事的角度啟程——蔡馨儀
- 推薦序 大數據的意義與價值在於決策——羅至美
- 序 資料敘事的決策本質
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Part 1 資料敘事的起承轉合
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01 起承轉合
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1.1 資料→資訊→知識→智慧
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1.2 排序→分類→預測→決策
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1.3 資料敘事與策略風險的管理思維
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02 測量的藝術
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2.1 從公式解釋測量的意義
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2.2 兩組中央趨勢
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2.3 小心比較的陷阱
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2.4 需要的資料往往不大
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03 分類:數據之道一以貫之
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3.1 監督式學習用直欄(解釋)變數X 對Y 的數據列分類
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3.2 非監督式學習用直欄(解釋)變數X 對資料的列ID 分類
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3.3 類神經深層學習:以一貫之的數據之道
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04 文字分析
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Part 2 兩性問題
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05 異質性
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5.1 同質和異質
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5.2 難解的異質性——資料偏誤(Data Bias)
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5.3 交叉驗證法
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06 內生性
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6.1 內生性在哪裡?
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6.2 因果經濟學
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6.3 都是內生性惹的禍
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Part 3 案例研討
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07 推薦系統靈不靈?
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7.1 問題簡述
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7.2 案例研討
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08 視覺化敘事——Be Informative
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8.1 問題簡述
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8.2 案例研討
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09 TEJ 上市公司財報分析
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9.1 資料說明與決策問題
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9.2 實做案例研討
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10 資料庫行銷
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10.1 資料說明與決策問題
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10.2 資料分析策略
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11 十個小案例研討
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11.1 電影票房
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11.2 個案研究——消費者信用評等
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11.3 個案研究——Boston 住宅市場
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11.4 個案研究——胖小孩問題
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11.5 個案研究——糖尿病治療效果
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11.6 個案研究——心臟病
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11.7 個案研究——普查資料
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11.8 請款單的貓膩在哪裡?
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11.9 為什麼公司電費這麼高?
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11.10 顧客流失要怎麼辦?
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- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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