具体描述
著者信息
吴明隆
现职
高雄师范大学师资培育中心教授
学历
高雄师范大学教育学博士
着作
－教学伦理—如何成为一位成功教师(五南)
－霸凌议题与校园霸零策略(五南)
－班级经营的策略与实践(五南)
－班级经营－理论与实务(五南)
－论文写作与量化研究(五南)
－结构方程模式系列书籍(五南)
－SPSS操作与应用系列书籍(五南)
－多层次模式的实务应用(五南)
－多层次模式的进阶应用(五南)
电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw
图书目录
第2章 R软体基本资料行态
第3章 资料档的汇入与输出
第4章 反向题编码与题项加总
第5章 资料的处理与转换
第6章 次数分配
第7章 描述性统计量
第8章 卡方检定
第9章 单一样本检定
第10章 双样本检定
第11章 相关分析
第12章 单因子变异数分析
第13章 二因子变异数分析
第14章 典型相关
第15章 回归分析
第16章 单因子共变数分析
第17章 因素分析与信度分析
第18章 项目分析与试题分析
第19章 效果值与净相关
图书序言
图书试读
用户评价
最近在網路上搜尋關於 R 語言的學習資源，看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，立刻吸引了我的目光。身為一個在中小企業擔任數據分析師的職務，我每天都要跟大量的數據打交道，並且需要將分析結果呈現給非技術背景的決策者。這就要求我不僅要精通統計分析的技巧，更要能夠有效地溝通分析的結果。因此，我對這本書的「應用分析」部分特別感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何將複雜的統計概念，轉化為清晰易懂的圖表和報表的方法。尤其是在數據視覺化的部分，我希望書中能介紹一些能夠製作出既美觀又具資訊量圖表的技巧，例如如何選擇合適的圖表類型、如何設計圖表的標題和標籤，以及如何運用顏色和排版來強調重點。此外，我也關注書中關於「實務」的部分。我希望書中能有真實的商業案例，並且深入探討在實際應用中可能遇到的問題，以及如何運用 R 來解決這些問題。例如，在進行 A/B 測試時，如何設計實驗、分析結果，並做出決策；或者在進行客戶流失預測時，如何建立模型、評估模型效能，並採取相應的措施。這些貼近實務的內容，對於我這樣一個需要立即將所學應用到工作中的人來說，是非常寶貴的。我還希望能看到書中對於 R 套件的介紹，尤其是那些常用於商業分析的套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等等。了解這些套件的功能和使用方法，能大大提升我的工作效率。總之，我非常期待這本書能為我帶來實質性的幫助，讓我能在數據分析的道路上更進一步。
评分話說前陣子剛好在一個研討會上聽了一場關於大數據分析的演講，講者不斷強調 R 語言在數據科學領域的地位，讓我對這個軟體又燃起了濃厚的興趣。我一直以來都對數字敏感，也喜歡從數據中挖掘模式，但過去礙於技術瓶頸，很多想法都無法實現。這次看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，覺得它非常貼合我當前的需求。我比較擔心的是，書中的範例會不會太過學術化，難以理解。畢竟我不是科班出身的統計學家，我比較習慣用比較直觀的方式去理解問題。所以，我希望書中的講解能夠多用生活化的語言，並且附帶清晰的圖解，讓我能一步一步跟著操作，而不是光看著密密麻麻的程式碼。此外，我對於如何進行數據的預處理，也就是「資料清理」的部分，一直感到很困惑。現實中的數據往往是混亂、缺失、甚至有錯誤的，如果不能有效地處理這些問題，後續的分析就沒有意義了。我希望這本書能夠提供一些實用的技巧和方法，教我如何有效地處理各種棘手的數據狀況。當然，最重要的是「應用分析」這個部分，我希望書中能有真實的商業案例，例如如何利用 R 來分析銷售數據、評估行銷活動成效，或是預測股票市場的趨勢等等。這些貼近生活的應用，才能讓我真正感受到 R 的價值，並且將所學應用到自己的工作上，做出更明智的決策。總之，我對這本書抱持著高度的期待，希望能它能成為我在 R 語言學習路上的重要指引。
评分我是一位長期在金融產業工作的數據分析師，每天接觸的都是龐大的金融數據，例如股價、匯率、財報等，如何從這些數據中挖掘出有價值的資訊，是我工作的核心。最近，我聽說 R 語言在大數據分析和金融計量學方面有著非常強大的應用，於是便開始尋找相關的學習資源。當我看到《R軟體統計應用分析實務》這本書時，我對它「實務」和「應用分析」的定位非常契合我的需求。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行時間序列分析，例如股價預測、波動率建模；或者如何運用 R 來進行風險管理，例如 VaR (風險價值) 的計算、壓力測試等。我還希望書中能介紹一些金融領域常用的 R 套件，例如 `quantmod`、`xts`、`PerformanceAnalytics` 等，並且能夠有實際的程式碼範例，讓我能夠直接複製和修改。此外，我認為在金融領域，數據的視覺化也非常重要，能夠清晰地展示股價走勢、風險分佈等，有助於決策者快速理解。因此，我希望書中能夠提供一些關於如何製作高質量金融數據圖表的技巧。我還希望書中能探討一些進階的應用，例如如何運用 R 來進行高頻交易策略的回測，或者如何利用機器學習模型來進行信用評估。總之，我對這本書抱有極大的期望，希望能它能幫助我在金融數據分析領域更上一層樓，並為我的工作帶來實質性的提升。
评分我是一名在人力資源領域工作的分析師，近年來，隨著「人力資本管理」概念的興起，數據分析在 HR 領域扮演的角色越來越重要。我希望能學習如何運用 R 語言來進行更深入的人力資源數據分析。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「統計應用分析」的定位非常感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行 HR 相關數據分析的實務指導。例如，如何分析員工的離職率，找出離職原因並制定預防措施；如何進行人才招聘的數據分析，優化招聘流程和提高招聘效率；如何評估員工的績效，並設計更有效的激勵機制；或者如何利用 R 來進行員工滿意度調查的分析，找出提升員工敬業度的關鍵因素。我非常期待書中能有豐富的 HR 案例研究，並且能夠示範如何在真實的 HR 場景中，運用 R 來解決具體的問題。我希望書中能夠教我如何進行數據的清理、轉換，以及視覺化，以便更好地理解和呈現 HR 數據。例如，如何繪製員工流動趨勢圖，或者如何製作員工能力矩陣圖。我還希望書中能介紹一些常用於 HR 數據分析的 R 套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等，並且能夠有詳細的使用說明和範例程式碼。總之，我對這本書充滿了期待，希望能它能幫助我成為一名更具數據洞察力的人力資源分析師，為組織的人才發展貢獻更多價值。
评分近期在學術界的朋友之間， R 語言的討論度非常高，尤其是對於學術研究的統計分析部分。我本人在生物醫學領域從事研究工作，經常需要處理實驗數據，並進行各種統計檢定和模型建立。過去我主要依賴 SPSS 或 SAS 等軟體，但聽說 R 在統計分析的靈活性和套件的豐富性上，有著顯著的優勢。因此，我對《R軟體統計應用分析實務》這本書非常感興趣。我特別希望書中能夠深入探討 R 在各類統計分析中的應用，例如迴歸分析、變異數分析、生存分析、以及多變量分析等。我希望書中的講解能夠結合實際的研究案例，例如如何利用 R 來分析臨床試驗數據，評估藥物的療效與安全性；或者如何運用 R 來進行基因表達數據的分析，探索疾病的分子機制。這些具體的學術應用，能幫助我將 R 快速應用到我的研究項目中。我還希望書中能夠詳細介紹一些常用的 R 套件，例如 `limma`、`DESeq2`、`survival` 等，並且說明它們在不同研究領域的適用性。同時，我也希望書中能夠提供一些關於如何進行統計模型的診斷和驗證的技巧，確保分析結果的可靠性。畢竟，在學術發表中，嚴謹的統計分析是至關重要的。總之，我非常期待這本書能為我提供一個系統性的學習框架，幫助我掌握 R 語言在生物醫學統計分析中的應用，並提升我的研究論文品質。
评分最近常聽同事們在討論 R 語言，說它在數據分析領域有多麼強大。身為一個在傳統產業工作的專案經理，我一直覺得自己在數據分析方面有些不足，很多時候只能依賴 IT 部門提供的報表，無法深入挖掘數據背後的意義。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，覺得它正好能填補我的知識缺口。我對「實務」這兩個字非常有感，因為我最需要的就是能夠立即上手、解決實際問題的方法。我不希望學習過程太過理論化，充斥著我聽不懂的統計術語。我希望書中的講解能夠由淺入深，先從基礎的數據處理開始，逐步引導我認識 R 的強大功能。我特別關注「統計應用分析」的部分，希望書中能有針對不同產業的應用案例，例如生產製造業如何利用 R 來優化生產流程、降低成本；或者零售業如何透過 R 來分析消費者的購物行為，制定更有效的銷售策略。這些具體的應用場景，能讓我更清楚地看到 R 在我的工作領域的潛力。此外，我對數據的視覺化也很有興趣，我希望書中能教我如何利用 R 來製作出清晰、有說服力的圖表，讓我在向主管匯報專案進度時，能夠更有依據，也更能讓大家理解數據的含義。我還希望書中能介紹一些 R 的常用套件，並且說明這些套件分別適用於哪些類型的分析任務。如果書中還能提供一些實際操作的範例程式碼，並附帶詳細的解釋，那將會對我非常有幫助。總之，我對這本書充滿了期待，希望能它能成為我學習 R 語言的敲門磚，並幫助我提升在專案管理和數據分析方面的能力。
评分最近在書店隨意翻閱，意外注意到這本《R軟體統計應用分析實務》，封面設計樸實，但 title 裡的「實務」二字卻深深吸引了我。身為一個在學術界與業界都打滾多年的統計應用愛好者，我總是在尋找那種能夠真正接地氣、解決實際問題的工具書。坊間許多 R 語言的書籍，要不就是過於理論，充斥著艱澀的數學公式，要不就是過於入門，只能做些簡單的數據整理。我最需要的，是那種能夠教我如何將 R 的強大功能，實際應用在各種真實世界的場景，從資料的清理、轉換、視覺化，到進階的統計模型建構與解讀，都能有系統、有方法的指引。書名中的「應用分析」更是點出了我的痛點，很多時候，學會了指令，卻不知道該如何將其與業務問題連結，更不知道如何從分析結果中提煉出有價值的洞見。這本書如果能做到這一點，那絕對是我期待已久的寶藏。我尤其希望能看到書中能有實際的案例研究，例如在行銷領域如何進行顧客分群、在金融領域如何進行風險預測、或者在生醫領域如何分析實驗數據等等。這些具體的應用場景，能幫助我將 R 的知識內化，並能舉一反三，應用到我自己的工作中。另外，對於 R 套件的選擇與使用，我也希望書中有深入的探討，畢竟 R 的生態系如此龐大，選擇合適的套件能大大提升效率，而了解套件之間的優劣與適用範圍，更是進階使用者不可或缺的能力。總之，這本書如果能提供這樣深入淺出的實務指導，我會毫不猶豫地將它列入我的必讀書單。
评分我是一名剛畢業不久，進入學術研究領域的博士生，目前正在進行一項關於環境科學的數據分析研究。在研究過程中，我發現傳統的統計軟體在處理複雜的空間數據和時間序列數據時，有些力不從心，因此我聽說 R 語言是一個非常強大的選擇。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「統計應用分析」的定位非常感興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來處理和分析環境科學數據的實務技巧。例如，如何利用 R 來進行地理空間數據的分析，例如地圖繪製、空間自相關分析、以及空間迴歸分析；或者如何運用 R 來進行時間序列數據的分析，例如氣候變遷趨勢的預測、污染物濃度的監測與預警。我還希望書中能夠介紹一些在環境科學領域常用的 R 套件，例如 `sp`、`sf`、`raster`、`zoo`、`forecast` 等，並且能夠有詳細的說明和範例。我特別希望書中能夠教我如何進行數據的預處理、模型的選擇與建立，以及結果的解讀與報告。畢竟，在學術研究中，嚴謹的數據分析是論文的基礎。我還希望能看到書中對於數據視覺化的介紹，如何製作出能夠清晰展示環境數據變化趨勢和空間分佈的圖表，這對於我撰寫學術論文和進行成果展示都非常有幫助。總之，我對這本書充滿了期待，希望能它能成為我在學術研究道路上的得力助手。
评分最近在網路上看到很多關於「數據導向決策」的討論，身為一名在電商領域工作的產品經理，我深切感受到數據分析對於產品優化和用戶體驗提升的重要性。我一直有學習 R 語言的念頭，但苦於找不到一本能夠真正貼近電商應用場景的入門書籍。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「應用分析」的定位非常有興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何利用 R 來進行電商數據分析的實務指導。例如，如何分析用戶的購買行為，進行商品推薦和交叉銷售；如何評估不同促銷活動的成效，優化行銷策略；如何透過 A/B 測試來驗證產品功能的改進；或者如何建立用戶流失預測模型，提前採取挽留措施。我非常期待書中能有豐富的電商案例研究，並且能夠示範如何在真實的電商場景中，運用 R 來解決具體的問題。此外，我希望書中在「實務」的部分，能夠包含數據的清理、轉換、以及視覺化的技巧。在電商領域，數據的來源非常多樣，例如用戶行為日誌、訂單記錄、商品資訊等，需要經過仔細的處理才能進行分析。而清晰的數據視覺化，更是將分析結果傳達給產品團隊和營運團隊的關鍵。我還希望書中能介紹一些常用於電商數據分析的 R 套件，例如 `dplyr`、`ggplot2`、`caret` 等，並且能夠有詳細的使用說明和範例程式碼。總之，我對這本書抱有很高的期望，希望能它能幫助我成為一名更懂數據的產品經理，為產品帶來更大的價值。
评分最近因為工作上的需要，我開始關注數據科學相關的議題，也聽說 R 語言是其中非常重要的工具之一。身為一個在行銷領域打滾多年的專業人士，我一直很想學習如何更科學地運用數據來優化我的行銷策略。看到《R軟體統計應用分析實務》這本書，我對它「應用分析」的定位非常有興趣。我認為，單純學習 R 的語法，而不了解如何將其應用於實際的行銷場景，那就像拿到了一把工具，卻不知道如何運用它來建造房子。我希望這本書能夠提供一些關於如何運用 R 來進行市場分析、客戶行為預測、行銷活動成效評估等方面的實務指導。例如，如何利用 R 來進行顧客分群，以便針對不同客群推出更精準的行銷訊息；如何透過 R 來分析社交媒體上的用戶互動數據，了解品牌聲量與消費者意見；又或者如何運用 R 來評估不同行銷管道的投資報酬率，將有限的預算花在最有效的地方。我非常希望書中能有豐富的案例研究，並且能夠示範如何在真實的行銷場景中，運用 R 來解決具體的問題。另外，我也希望書中在「實務」的部分，能夠包含數據的清理、轉換、以及視覺化的技巧。因為在行銷領域，數據往往來源於各種不同的平台，格式不一，需要經過仔細的處理才能進行分析。而清晰的數據視覺化，更是將分析結果傳達給非技術背景的同事和主管的關鍵。總之，我對這本書抱有很高的期望，希望它能幫助我打開數據驅動行銷的新大門。
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