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"本書共十五章，涵蓋了商務大數據分析的基礎知識、分析工具、案例探討和人工智慧應用的趨勢。
前四章聚焦於大數據理論基礎，從大數據的發展沿革、價值、商業模式創新到管理方面進行探討。隨後深入介紹大數據分析的主題，包括概念、流程和數據準備的方法。此外，書中詳述了大數據分析工具，並提供了實際範例以幫助讀者更深入地了解和應用這些技術。
最後，介紹人工智慧的基礎概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像辨識、生成式 AI 概念及 ChatGPT實作，了解大數據與 AI 密不可分的關連性。 "
前四章聚焦於大數據理論基礎，從大數據的發展沿革、價值、商業模式創新到管理方面進行探討。隨後深入介紹大數據分析的主題，包括概念、流程和數據準備的方法。此外，書中詳述了大數據分析工具，並提供了實際範例以幫助讀者更深入地了解和應用這些技術。
最後，介紹人工智慧的基礎概念，包括機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像辨識、生成式 AI 概念及 ChatGPT實作，了解大數據與 AI 密不可分的關連性。 "
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Chapter 1 大數據發展沿革
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1-1 資料的發展
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1-2 大數據源起
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1-3 大數據定義
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1-4 大數據特性
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1-5 小結
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Chapter 2 大數據行業價值
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2-1 大數據價值
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2-2 大數據行業應用機會
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2-3 大數據企業應用案例
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2-4 小結
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Chapter 3 大數據商業模式創新
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3-1 數據化與創新
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3-2 大數據開放資料
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3-3 大數據生態系與商業模式創新
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3-4 小結
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Chapter 4 企業大數據管理
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4-1 企業數位資料管理演進
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4-2 大數據資料處理發展
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4-3 大數據資料分析發展
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4-4 大數據管理架構
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4-5 大數據規劃與實施類型
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4-6 大數據企業實施案例
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4-7 企業採用趨勢與挑戰
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4-8 小結
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Chapter 5 大數據分析：概念與程序
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5-1 數據分析是智慧決策基礎
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5-2 從商業分析到預測分析
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5-3 預測分析程序
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5-4 預測分析工具
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5-5 Python工具安裝
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5-6 小結
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Chapter 6 大數據分析：數據的理解
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6-1 問題解決方向
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6-2 數據組織實作
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6-3 數據擷取實作-網頁爬蟲抓取
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6-4 小結
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Chapter 7 大數據分析：數據的準備
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7-1 問題解決方向
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7-2 數據探索與視覺化
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7-3 探索性資料分析
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7-4 小結
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Chapter 8 大數據分析：聚類與分類
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8-1 問題解決方向
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8-2 聚類分析實作
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8-3 分類分析實作
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8-4 小結
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Chapter 9 大數據分析：迴歸與趨勢
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9-1 問題解決方向
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9-2 迴歸分析實作
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9-3 時間趨勢實作
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9-4 小結
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Chapter 10 大數據分析：相似與推薦
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10-1 問題解決方向
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10-2 異常與相似性判定實作
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10-3 相似性推薦實作
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10-4 小結
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Chapter 11 大數據分析：關聯與關係
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11-1 問題解決方向
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11-2 關聯分析與實作
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11-3 貝氏網路分析與實作
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11-4 小結
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Chapter 12 大數據分析：連結與網路
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12-1 問題解決方向
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12-2 隱馬可夫模型與實作
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12-3 社會網路分析與實作
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12-4 小結
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Chapter 13 數據驅動的人工智慧發展
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13-1 人工智慧沿革
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13-2 人工智慧方法演進
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13-3 機器學習方法
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13-4 深度學習方法
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13-5 生成式AI發展
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13-6 ChatGPT實作
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13-7 小結
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Chapter 14 AI探索：文本挖掘分析
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14-1 自然語言發展沿革
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14-2 問題解決方向
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14-3 文本挖掘分析-文字雲
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14-4 文本挖掘分析-TFIDF文本相似查詢
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14-5 小結
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Chapter 15 AI探索：圖像辨識分析
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15-1 電腦視覺發展沿革
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15-2 問題解決方向
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15-3 圖像辨識分析-CNN深度學習
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15-4 小結
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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