资料採矿 之技术及应用（Excel 实例演练） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 云端运算是基于网际网路的运算方式，它通过网际网路为个人使用者或企业使用者提供按需即取的服务。随着电脑技术的发展，资料的存储量成倍的增长，Data Mining 技术在“资料海洋、知识荒漠”的背景下应运而生的，并且一经出现就得到各个领域的重视。随着Data Mining 的逐渐成熟，以Data Mining 为核心的Business Intelligence（BI）已经成为了IT 和其他行业中的必争之地同时伴随着Big Data 的热潮使得海量资料分析变成月来越重要的一个研究方向。云端运算可以实现使用端通过线上上传资料或购买资料，通过云资料仓库服务，进行资料仓库建模和资料抽取，线上支付使用Data Mining 工具和Business Intelligence 相关分析处理软体。Data Mining 和Business Intelligence 的原理相似，均由资料提供资讯、产生知识，再由知识累积智慧。而云端运算可以使这个过程在网际网路上得以实现。也就是说云端运算可以提供基于SaaS 的知识与智慧分析的服务（Information &Intelligence as a Service），简称IIaaS，它是SaaS 的延伸。

　　• 基于此利基MS Office Excel 变成为数据分析最方便有用及功能强大的软体（全世界约有10 亿人口会使用EXCEL） MS Office Excel 2013 结合SQL Server 2012 -2014支援解决大数据（BIG DATA）资料工作表（Work Sheet），并可以同时存储大量变数的资料。为能有效提升Excel 2013 使用者资料处理和分析的能力，微软公司提供了一个免费的资料採矿模组。通过调用该模组，Excel 2013 使用者可以方便快速的完成以往只有使用专业资料採矿软体才能完成的任务。同时亦提供可视化的模组及动态分析模组（Power BI）使得海量数据的分析变得轻松又有趣。

　　• 本书的第一部分详细叙述资料採矿的一般概念、通行规范、方法技术、以及软体应用等。使读者获得一个较为清晰和正确的资料採矿观念。本书的第二部分围绕Excel 2013 的资料採矿模组，通过大量操作示范，详细讲述了Excel 2013 资料採矿模组的九大模型的使用。这些模型包括决策树、贝氏机率分类、关联规则、群集分析、时序群集、线性回归、Logistic 回归、类神经网路和时间序列分析。基本含盖了主要的资料採矿方法。第三部分介绍了Excel 2013 的表格工具。结合第二部分所介绍的资料採矿方法，使用改进过的Excel 表格工具，可以很方便的进行图形化的分析。这些分析方法在第三部分都有详细的介绍。第四部分是资料採矿的实例。包含了银行业、电信业、行销企业及台湾创新产业。通过详细的操作讲解和结果解释，读者可以获得实际的资料採矿经验，并能迅速在自己所处的领域中加以应用。这是一本实用的书，迈向 BIG DATA 领域的开门书，才疏学浅书中错误及不周之处请大家海涵并不吝指正。

好的，以下是为您创作的图书简介，重点突出《资料採矿之技术及应用（Excel 实例演练）》一书可能涵盖的领域之外的内容，力求详尽且符合专业书籍的风格： --- 图书名称： 资料採矿之技术及应用（Excel 实例演练） 【图书简介：聚焦理论前沿、高级算法、专业软件生态与行业深度整合】 本书《资料採矿之技术及应用（Excel 实例演练）》旨在为初学者提供一个基于易用工具（Excel）的数据探索基础框架。然而，要真正迈入现代数据科学与知识发现的殿堂，读者需要理解超越电子表格范畴的、更为宏大和专业的体系。本简介将为您勾勒出本领域中，未被本书Excel实例所覆盖的，但至关重要的前沿技术、理论深度以及工业级实施的广阔图景。 --- 第一部分：深度学习与复杂模型构建（超越线性与决策树） Excel环境下的数据挖掘通常局限于描述性统计、简单的回归分析和基础分类模型（如朴素贝叶斯或浅层决策树）。真正解决高维度、非结构化数据问题，需要依赖以下先进技术： 1. 深度神经网络架构与优化 深度学习的数学基础与非凸优化： 本书未深入探讨反向传播算法（Backpropagation）的微积分推导、激活函数（如ReLU, Swish, GELU）的选择对梯度流的影响，以及如何利用诸如Adam, RMSprop, 或 L-BFGS 等高级优化器来处理数百万参数的非凸损失函数。Excel环境无法有效模拟这种大规模矩阵运算和动态参数更新过程。 卷积神经网络（CNNs）与循环神经网络（RNNs/LSTMs/Transformers）： 图像识别、视频分析和自然语言处理（NLP）是现代数据挖掘的核心应用。CNNs中感受野（Receptive Field）、池化层（Pooling）和迁移学习（如使用预训练的ResNet或VGG模型）的原理，以及Transformer架构中自注意力机制（Self-Attention）如何计算序列中元素间的依赖关系，均属于本书Excel案例所不及的领域。 2. 高级无监督学习与降维技术 流形学习（Manifold Learning）： 传统方法（如PCA）仅能捕捉线性结构。然而，T-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）和 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）等技术能够揭示高维数据内在的非线性几何结构，这对于可视化复杂生物信息学或高光谱数据至关重要，且其计算负载远超Excel的能力范围。 生成模型： 变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）是用于合成新数据、图像或文本的强大工具。理解潜在空间（Latent Space）的构造、解码器的设计以及对抗性训练的纳什均衡点，是掌握现代生成式AI的关键，这完全依赖于专业的深度学习框架。 --- 第二部分：专业编程语言与生态系统（Python/R 的核心优势） Excel虽然直观，但在处理大数据集、执行复杂迭代计算和保证结果可复现性方面存在根本性限制。专业领域依赖于优化的编程语言生态： 1. 性能优化与大规模数据处理 内存管理与向量化操作（Python/NumPy）： 在Python中，通过NumPy库实现的向量化操作，利用C语言底层实现，能将数据运算速度提升数个数量级。本书未涉及如何使用Pandas DataFrame进行高效的分组聚合（`groupby`）或时间序列重采样（Resampling），以及如何利用Dask或PySpark处理超出单机内存限制的数据集。 统计建模的精确性与速度（R 语言）： R 语言在传统统计学和计量经济学模型（如广义线性模型GLM、混合效应模型LMM）的实现上拥有无可比拟的深度和精度。专业研究人员依赖于CRAN上数以万计经过同行评审的包，而非电子表格内置的简易函数。 2. 机器学习框架的深度使用 Scikit-learn 的高级API： 掌握管道（Pipelines）的构建，以自动化数据预处理、特征选择和模型评估的整个流程，确保端到端的流程健壮性。理解交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold）的细微差别及其在评估模型泛化能力中的作用。 模型可解释性（XAI）： 现代数据挖掘要求“为什么”而非仅仅“是什么”。LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等技术，用于解释黑箱模型的局部和全局预测贡献度，是合规性和业务信任的基础，这些工具无法在Excel中进行有效集成。 --- 第三部分：数据工程与生产环境部署 数据挖掘的最终价值在于将模型转化为实际行动，这涉及到数据工程、基础设施和部署策略，完全脱离了单机分析工具的范畴： 1. 大数据架构与分布式计算 Hadoop 生态系统与MapReduce范式： 理解数据如何在分布式文件系统（HDFS）中存储，以及MapReduce框架如何将计算任务分解到集群中的多个节点上并行处理，是应对TB级乃至PB级数据的基础知识。 实时流数据处理： 对于金融交易、物联网（IoT）或用户行为日志等需要即时响应的场景，必须掌握Kafka、Spark Streaming或Flink等技术，对数据流进行实时的特征提取和模型打分。 2. 模型操作化（MLOps） 版本控制与实验追踪： 在专业项目中，记录模型训练的每一个超参数、数据集版本和评估指标至关重要。MLflow、DVC等工具用于管理实验的完整生命周期，确保研究的可复现性和生产环境的稳定性。 容器化部署： 使用Docker或Kubernetes将训练好的模型封装成服务（如RESTful API），并部署到云平台（AWS SageMaker, Azure ML, GCP AI Platform）上，以实现弹性伸缩和低延迟预测服务。这要求对操作系统、网络和云计算架构有深刻理解。 --- 总结：从“工具操作”到“科学方法论”的跃迁 《资料採矿之技术及应用（Excel 实例演练）》提供了优秀的数据探索入门视角。然而，要成为一名合格的数据科学家或高级分析师，读者必须跨越到上述更深层次的领域：掌握数学理论、精通高性能编程、熟悉分布式计算，并最终将模型工业化部署。这些内容构成了现代数据科学研究与应用领域的坚实基石，是驱动下一代技术创新的核心动力。

作者简介

谢邦昌 教授

　　学历：
　　国立台湾大学生物统计学博士

　　现任：
　　台北医学大学管理学院院长、大数据研究中心主任、中华资料採矿协会荣誉理事长

　　主要经历：
　　•九十三年特种考试地方政府公务人员考试典试委员
　　•中国统计学社民意测验召集委员、国际统计委员、统计教育委员
　　•统计服务委员、财务委员、统计奖学金委员(第三十一届)
　　•辅仁大学统计资讯学系教授
　　•中国统计学社理事、民意测验委员会召集人(1994～迄今)
　　•中华民国民意测验协会理事(1995～迄今)
　　•内政部统计委员会委员(1995～迄今)
　　•国家科学委员会企划考核处统计顾问(1996～迄今)
　　•行政院主计处统计委员会兼任研究员(1997～迄今)
　　•全国意向顾问研究中心荣誉顾问(1998～迄今)
　　•东森电视台顾问
　　•中华民国全国商业总会谘询委员
　　•荣民总医院 名誉顾问
　　•国家政策研究基金会 财政金融组顾问
　　•中国大陆国家统计局教材编审委员
　　•中国人民大学统计学系客座教授
　　•中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授
　　•中国人民大学应用统计研究中心教授
　　•中国人民大学统计调查研究中心顾问兼客座教授
　　•厦门大学计划统计学系客座教授
　　•上海财经大学统计学系客座教授
　　•西安统计学院特聘研究员
　　•Journal Of Data Science 执行编辑

　　经历：
　　•辅仁大学统计系教授兼系主任(1995～2000)
　　•辅仁大学管理学院院务发展委员(1996～1997)
　　•辅仁大学中西文化中心兼任研究员(1994～1996)
　　•辅仁管理评论编辑委员(1994～1997)
　　•TVBS民意调查中心荣誉顾问(1996～1998)
　　•东森电视台民意调查中心荣誉顾问(1999～2000)
　　•东森电视台市场及民意调查中心荣誉顾问(1999～2003)
　　•台湾大学生物统计研究室兼任教授(1992～2003)
　　•辅仁大学总务长 (2003～2005)
　　•辅仁大学进修成长学院院长(2004～2005)

郑宇庭

　　学历：
　　美国明尼苏达大学 统计学 博士

　　现职：
　　国立政治大学统计学系 副教授

　　主要经历：
　　•国立政治大学统计学系副教授 (2002－迄今)
　　•国立政治大学资料採矿中心主任 (2007－迄今)
　　•国立政治大学统计学系助理教授 (1997－2002)
　　•国立政治大学商学院民意与市场调查中心主任 (2014－迄今)
　　•美国精算学会副精算师 (1995－迄今)
　　•国立政治大学选举研究中心兼任委员 (1998－迄今)
　　•尼尔森电视收视率调查监督委员 (1998－2001)
　　•基隆市政府民意调查审议小组委员 (1998－1999)
　　•中国统计学社民意测验及统计教育委员 (1999－2003)
　　•中华资料採矿协会常务理事 (2001－迄今)
　　•司法院资料採矿研讨会委员 (2003－2004)
　　•中华市场研究协会常务理事 (2008－2012)
　　•中华市场研究协会副理事长 (2013－迄今)

Part  I  Data Mining演算法介绍

第0章　前言
•0-1　何谓Big data
•0-2　Big data实例
•0-3　SQL Server 2014简介

第1章　资料採矿简介
•1-1　资料採矿定义
•1-2　资料採矿重要性
•1-3　资料採矿功能
•1-4　资料採矿步骤
•1-5　资料採矿建模的标准CRISP-DM

第2章　资料採矿运用理论及技术
•2-1　回归分析
•2-2　关联法则
•2-3　集群分析
•2-4　判别分析
•2-5　类神经网路分析
•2-6　决策树分析
•2-7　其他分析方法

第3章　资料採矿与其他相关领域的关系
•3-1　资料採矿与统计分析的不同
•3-2　资料採矿与资料仓储的关系
•3-3　KDD与资料採矿的关系
•3-4　OLAP与资料採矿的关系
•3-5　资料採矿与机器学习的关系
•3-6　Web Mining和Data Mining有什么不同？

第4章　资料採矿商业软体产品及其应用现状
•4-1　资料採矿商业软体的分类
•4-2　主要软体的介绍
•4-3　顾客关系管理（CRM）
•4-4　资料採矿的行业应用

Part  II  Excel 2013资料採矿模组介绍

第5章　安装与设定资料採矿增益集
•5-1　系统需求
•5-2　开始安装
•5-3　完成安装检核
•5-4　组态设定
•5-5　组态完成检核

第6章　Excel 2013资料採矿入门
•6-1　Excel 2013资料採矿功能介绍
•6-2　资料採矿使用说明
•6-3　资料採矿连接设定
•6-4　资料准备
•6-5　资料模型化
•6-6　精确度和验证
•6-7　模型使用方式
•6-8　模型管理

第7章　决策树
•7-1　基本概念
•7-2　决策树模组的建置
•7-3　决策树与判别函数比较
•7-4　计算方法
•7-5　Excel操作步骤

第8章　贝氏机率分类
•8-1　基本概念
•8-2　Excel操作步骤

第9章　关联规则
•9-1　基本概念
•9-2　关联规则的种类
•9-3　Apriori演算法
•9-4　Excel操作步骤

第10章　群集分析
•10-1　基本概念
•10-2　阶层式群集分析
•10-3　群集分析原理
•10-4　Excel 操作步骤

第11章　时序集群
•11-1　基本概念
•11-2　相关研究和演算法
•11-3　Excel操作步骤

第12章　线性回归
•12-1　基本概念
•12-2　简单回归分析
•12-3　复回归分析
•12-4　Excel操作步骤

第13章　罗吉斯回归
•13-1　基本概念
•13-2　logit变换
•13-3　logistic分佈
•13-4　列联表的logistic回归模型
•13-5　Excel操作步骤

第14章  类神经网路
•14-1　基本概念
•14-2　类神经网路的特性
•14-3　神经网路的架构与训练演算法
•14-4　类神经网路应用
•14-5　类神经网路优缺点
•14-6　Excel操作步骤

第15章  时间序列
•15-1　基本概念
•15-2　时间序列的成份
•15-3　时间序列资料的图形介绍
•15-4　利用修匀法预测
•15-5　用趋势投射预测时间序列
•15-6　预测含趋势与季节成份的时间序列
•15-7　利用回归模型预测时间序列
•15-8　其他预测模式
•15-9　单变量时间序列预测模式
•15-10　时间趋势预测模式
•15-11　Excel操作步骤

第16章  DMX(Data Mining Extension)介绍
•16-1  DMX介绍
•16-2  DMX函数介绍
•16-3  DMX资料採矿语法
•16-4  DMX应用范例

Part  III  Excel 2013表格工具介绍

第17章　其他分析方法
•17-1　分析关键影响因数
•17-2　侦测类别目录
•17-3　加入遗漏值
•17-4　预测
•17-5　反白显示例外状况
•17-6　状况分析
•17-7　假设

第18章　Excel 2013 Power BI
•18-1　Power BI
•18-2　Power Query
•18-3　Power Pivot
•18-4　Power View
•18-5　Power Map

Part  IV  资料採矿范例

第19章　应用CRISP-DM在各产业建立资料採矿模型
•19-1　Data Mining建立信用卡使用者信用评测的採矿模型
•19-2　Data Mining在电信业的应用案例
•19-3　Data Mining在市场行销的应用案例
•19-4　Data Mining在台湾产业创新概况调查案例

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這本《資料採礦之技術及應用（Excel 實例演練）》的出現，對我來說簡直是及時雨！我一直以來都在思考，如何才能更有效地利用工作中產生的龐大數據，從中挖掘出有價值的資訊，而不是讓它們變成冰冷的數字。過去我曾嘗試過閱讀一些關於數據分析的書籍，但常常因為內容過於學術化，或是需要額外的軟體工具，而讓我在實踐的路上遇到瓶頸。這次看到這本書明確點出「Excel 實例演練」，我心裡立刻燃起了希望。Excel是我們日常工作中幾乎必備的工具，如果能學會利用它來進行更深度的資料分析，那將會大大提升我的工作效率與決策品質。我特別期待書中能提供各種實際的案例，例如如何透過Excel來分析客戶輪廓，找出潛在的目標客戶群；又或者，如何運用Excel來監控產品的生產流程，及時發現並解決問題。我希望這本書不只教我「怎麼做」，更能讓我理解「為什麼要這麼做」，讓我真正掌握資料採礦的核心邏輯，進而應用在各種情境中。

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拿到《資料採礦之技術及應用（Excel 實例演練）》這本書，我最先注意到的是它的「實例演練」這四個字。在資訊爆炸的時代，掌握數據分析的能力越來越重要，但很多關於資料採礦的書籍，往往一開始就拋出一堆複雜的數學公式和演算法，讓很多像我一樣，對程式語言不那麼熟悉的人望之卻步。而這本書將目標鎖定在Excel，這絕對是個明智的選擇！畢竟Excel幾乎是所有上班族都會使用的工具，它的普及度是其他軟體難以比擬的。我一直認為，學習應該是循序漸進的，從熟悉的工具入手，再慢慢接觸更進階的概念，會更容易建立信心。我非常期待書中能提供清晰、易懂的步驟，引導我們如何運用Excel來進行資料的清洗、轉換、視覺化，甚至是建立一些簡單的預測模型。例如，我常常在想，如何才能從大量的顧客購買記錄中，找出哪些商品組合最常被一起購買？或是如何利用歷史銷售數據，預測下個季度的產品銷量？這些問題，如果能透過Excel來解決，那將會是多麼有效率的一件事！這本書的出現，讓我覺得資料採礦不再遙不可及，而是觸手可及的技能。

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這本《資料採礦之技術及應用（Excel 實例演練）》的封面設計就有一種務實感，沒有過多花俏的裝飾，直接點出主題。我翻開目錄，看到裡面涵蓋了從基礎的資料整理、描述性統計，到進階的預測模型、機器學習概念，這範圍也太廣了吧！尤其是我看到「Excel 實例演練」這個副標題，更是讓我眼睛一亮。我一直認為，很多理論知識之所以難以吸收，是因為缺乏具體的應用情境。如果這本書真的能透過Excel的實際操作，把這些抽象的資料採礦技術活靈活現地呈現在讀者面前，那絕對是太棒了。我個人就遇過很多次，在處理公司報表或分析市場趨勢時，總覺得自己有大量的數據，卻不知道該如何從中挖掘出有價值的訊息。常常是憑著感覺或經驗在判斷，效率不高，也容易出錯。我希望這本書能教我如何利用Excel強大的功能，像是樞紐分析、圖表製作、甚至是一些內建的數據分析工具，來進行更深入的資料探索。我特別想知道，書中會不會有針對不同產業的應用案例，像是零售業的銷售預測、或是金融業的風險評估等等，這樣我就能更清楚地將學到的知識與自己的工作連結。

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哇！最近拿到這本《資料採礦之技術及應用（Excel 實例演練）》，書名一聽就很有份量，想說來認真讀一下，看看能不能把腦袋裡的數據變黃金。我對數據分析本來就很有興趣，但總覺得理論太抽象，實際操作又抓不到重點。這本書最大的亮點就是「Excel 實例演練」，光看這幾個字就覺得超實用！以前聽別人講資料採礦，總覺得是統計學、電腦科學的高深領域，離我們小老百姓好遠，但如果能用我們最熟悉的Excel來學，那是不是就親民多了？我一直覺得，學習的過程如果能結合實際操作，印象會更深刻，而且學到的東西也更容易應用到工作或生活上。不知道書裡面會不會像我期待的那樣，把複雜的資料探勘演算法，用Excel裡的功能一步一步拆解，甚至連範例數據都會貼心地附上。我特別好奇，像是決策樹、迴歸分析、分群等等這些聽起來很厲害的東西，真的能在Excel裡跑得出來嗎？還是說，它會教我們如何用Excel做出一些輔助性的圖表，然後再搭配一些思維邏輯來進行資料的解讀？總之，我對這本書充滿了期待，希望它能讓我對資料採礦有一個更具體、更紮實的認識，並且真的能學到一些能夠實際運用在職場上的技巧，而不是只停留在紙上談兵的階段。

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說實話，我對《資料採礦之技術及應用（Excel 實例演練）》這本書的標題感到既好奇又有點不確定。畢竟「資料採礦」聽起來就是個專業術語，我本身的工作雖然會接觸到一些數據，但離「採礦」這個詞的意境還有點距離。不過，書名中強調的「Excel 實例演練」，卻深深吸引了我。我一直覺得，很多理論性的知識，如果沒有實際的操作來輔助，很快就會被遺忘。而Excel，絕對是我們最常使用的辦公室軟體之一，如果能透過Excel來學習資料採礦的技術，那將會大大降低學習的門檻。我希望書中能夠詳細地介紹，如何利用Excel的一些基礎功能，例如篩選、排序、樞紐分析表、甚至是一些圖表工具，來進行初步的數據探索和洞察。我常常在想，如何才能將龐雜的銷售數據，轉化成一目了然的圖表，以便更快速地掌握銷售趨勢？或者，如何利用Excel來分析不同產品的獲利能力，找出哪個產品才是真正的「金雞母」？這本書如果能提供這樣的實用技巧，那對我的工作絕對會有很大的幫助。