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本書使用免費下載的「RapidMiner」軟體，該軟體使用圖形化界面，不需編寫程式、操作簡易、功能強大且應用廣泛，適合初學與進階資料分析人士使用。
本書從基礎的資料取得、事前處理到模型的建置、評分、驗證與實例分析等，以實作方式，循序漸進的介紹大數據分析的操作步驟與流程。
全書提供30個案例，內容包含金融、製造、銷售、管理、醫療、休閒、氣象與情感分析文字探勘等諸多領域的應用實例，除了對現有結構與非結構式資料進行分析外，同時利用訓練模型預測未來，提升數據分析的實用價值。
本書除提供數據資料檔Data File外，亦附有各章節之程式/流程檔供讀者參考。
本書從基礎的資料取得、事前處理到模型的建置、評分、驗證與實例分析等，以實作方式，循序漸進的介紹大數據分析的操作步驟與流程。
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本書除提供數據資料檔Data File外，亦附有各章節之程式/流程檔供讀者參考。
- Chapter 00 RapidMiner軟體下載、介面說明與注意事項
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Chapter 01 基礎介紹
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1-1 取得資料
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練習 1-1-1
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練習 1-1-2
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1-2 資料的過濾與排序
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練習 1-2-1
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1-3 改變變數的類型與角色
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練習 1-3-1
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練習 1-3-2
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1-4 檔案的讀取與儲存
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1-5 模型建置
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練習 1-5-1
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練習 1-5-2
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1-6 變數的結合與分類
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練習 1-6-1
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練習 1-6-2
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1-7 變數的新增與選擇
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練習 1-7-1
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學習評量
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Chapter 02 資料處理
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2-1 遺漏值處理
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練習 2-1-1
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2-2 資料的常態化與找出離群值
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練習 2-2-1
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2-3 變數的分類、樞紐轉換與重新命名
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練習 2-3-1
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練習 2-3-2
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2-4 巨集與抽樣
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練習 2-4-1
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練習 2-4-2
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練習 2-4-3
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2-5 迴圈、分支、樣本設定與附加資料
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練習 2-5-1
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2-6 以最小樣本進行迴圈與分支
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練習 2-6-1
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2-7 讀入多個檔案進行儲存、合併與運算
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練習 2-7-1
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2-8 結合多個檔案之變數
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練習 2-8-1
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2-9 計算日資料之月平均與季平均值
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練習 2-9-1
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學習評量
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Chapter 03 模型之建置、評分與驗證
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3-1 分類模型之建置
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練習 3-1-1
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練習 3-1-2
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3-2 模型預測
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3-3 分割資料預測並檢視績效
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練習 3-3-1
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練習 3-3-2
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練習 3-3-3
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3-4 交叉驗證
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練習 3-4-1
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3-5 視覺化模型比較
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練習 3-5-1
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練習 3-5-2
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練習 3-5-3
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學習評量
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Chapter 04 多元實例練習
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4-1 國外旅遊分析
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練習 4-1-1
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4-2 價格分群
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練習 4-2-1
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練習 4-2-2
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練習 4-2-3
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4-3 信用違約與參數最佳化
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練習 4-3-1
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練習 4-3-2
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4-4 客戶流失與資料不平衡
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練習 4-4-1
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4-5 增益圖分析
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練習 4-5-1
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4-6 以KNN模型尋找最近基地台
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練習 4-6-1
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4-7 迴歸模型與二手車售價（1）
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練習 4-7-1
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4-8 迴歸模型與二手車售價（2）
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練習 4-8-1
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4-9 嬰兒體重過輕預測
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練習 4-9-1
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練習 4-9-2
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學習評量
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Chapter 05 進階實例練習
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5-1 醫療詐欺偵測
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練習 5-1-1
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練習 5-1-2
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5-2 購物籃分析
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練習 5-2-1
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練習 5-2-2
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5-3 依據績效發送警訊郵件（1）
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5-4 依據績效發送警訊郵件（2）
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5-5 機器維修預測（1）
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5-6 機器維修預測（2）
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5-7 移動平均與趨勢
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練習 5-7-1
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5-8 公司財報與股價
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練習 5-8-1
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5-9 處裡視窗資料
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5-10 天氣預測：交叉驗證與滑動視窗驗證
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練習 5-10-1
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5-11 天氣預測：ARIMA模型
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5-12 Holt-Winters模型
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5-13 RFM模型分析（1）
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5-14 RFM模型分析（2）
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練習 5-14-1
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學習評量
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Chapter 06 中英文文字探勘
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6-1 圖書主題預測
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練習 6-1-1
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6-2 徵才廣告分析
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練習 6-2-1
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6-3 消費者評價分析（1）
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練習 6-3-1
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練習 6-3-2
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6-4 消費者評價分析（2）
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練習 6-4-1
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6-5 結合Python之中文文字探勘
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練習 6-5-1
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附錄
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6-6 消費者情緒分析
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練習 6-6-1
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練習 6-6-2
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6-7 網頁探勘
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練習 6-7-1
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學習評量
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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