金融资料採矿：R及Excel 实例演练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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好的，这是一份关于一本名为《金融资料採矿：R及Excel 实例演练》的图书简介，重点聚焦于该书未包含的内容，力求详尽，并力求自然流畅，不露AI痕迹。 --- 图书简介（侧重未涵盖内容） 书名：金融资料採矿：R及Excel 实例演练 本书《金融资料採矿：R及Excel 实例演练》的核心在于为读者搭建起一座从金融原始数据到可执行洞察的桥梁，侧重于运用R和Excel这两个广泛使用的工具进行数据处理、清洗、可视化及基础建模。然而，为了清晰界定本书的适用范围和深度，我们必须明确指出本书不包含以下几个关键领域和高级主题： 一、不涉及深度理论推导与数学基础的详尽阐述 本书并未深入探究支撑现代金融模型背后的高等数学（如随机微积分、测度论或高阶时间序列理论）的完整推导过程。读者将看到如何应用诸如ARIMA、GARCH等模型进行预测，但不会找到关于构建这些模型时，其背后的概率分布假设、最小二乘估计的渐近性质或最优性证明的详细数学论证。对于追求扎实的数学基础或希望从事量化金融理论研究的读者而言，本书提供了“工具箱”的使用指南，而非“蓝图设计”的数学原理课本。 二、不涵盖构建全自动化、高频交易（HFT）系统的基础设施 虽然本书会展示如何使用R进行数据回测和策略模拟，但它完全没有涉及构建超低延迟、生产级别的交易基础设施。这意味着，本书不会讲解： 1. 服务器架构与硬件优化： 不会深入讨论FPGA加速、网络拓扑结构（如RDMA、专线连接）在实际交易所接入中的应用。 2. 系统级编程与性能调优： 关于C++或Java在实现毫秒级决策时的内存管理、并行处理优化，或操作系统层面的内核调优，均不在讨论范畴。 3. 交易所接口（FIX Protocol）的实现细节： 本书不提供直接对接交易所行情和订单通道的API编程实例。我们侧重于在Excel或R中进行基于历史数据的策略验证，而非实时市场接入与风险控制。 三、不深入探讨机器学习的深度学习（Deep Learning）分支 本书在数据挖掘部分会涉及回归分析、决策树（如随机森林或XGBoost的基础应用），但它明确不包含关于深度学习前沿模型的全面覆盖。具体而言，以下主题被排除在外： 1. 复杂的神经网络架构： 例如，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer模型在金融时间序列或文本数据（如新闻情绪分析）上的深度应用与调参细节。 2. 生成对抗网络（GANs）与强化学习（RL）在定价或套利中的实战部署。 3. GPU并行计算框架（如CUDA）在深度学习模型训练中的具体配置与优化。 四、不提供特定金融产品或监管环境的详尽合规指南 本书侧重于数据处理方法论，而非特定的金融产品结构或全球监管框架的法律解读。因此，以下内容未被纳入： 1. 衍生品（如奇异期权、结构化票据）的精确定价模型（如蒙特卡洛模拟的复杂应用，或基于特定市场惯例的定价调整）。 2. 巴塞尔协议（Basel III/IV）、Dodd-Frank法案或MiFID II等国际金融监管法规的逐条解析及其对数据报告的具体影响。 3. 税务筹划、会计准则（IFRS/GAAP）与金融数据处理之间的交叉影响分析。 五、不提供企业级数据仓库（Data Warehouse）或大数据平台搭建经验 本书的Excel和R实例主要针对中小型数据集或教学演示目的。它没有涉及如何管理PB级金融数据存储和处理的问题。读者将找不到关于以下企业级数据解决方案的实践指导： 1. Hadoop/Spark生态系统的部署与优化。 2. NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在处理非结构化金融日志数据中的应用。 3. ETL（抽取、转换、加载）流程在跨部门数据整合中的最佳实践。 总结 《金融资料採矿：R及Excel 实例演练》致力于提供一套实用的、立即可用的数据处理和分析框架，帮助用户高效地利用R和Excel处理日常的金融数据任务。它是一本聚焦于“如何操作”的实战手册，而非一本探讨“底层原理的数学证明”、“超高速交易架构设计”或“前沿AI模型部署”的理论深水区著作。本书的价值在于其工具的应用性和案例的直观性，而非其对理论极限的探索。

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副院长、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　统计金融财务概述

chapter1 金融投资概要
第一节 投资基本概念
第二节 投资工具

chapter2 认识风险与报酬
第一节 报酬率
第二节 风险

chapter3 基本证券分析概要
第一节 证券投资分析概述
第二节 证券投资分析的主要方法

chapter4 金融市场简介

chapter5 投资组合分析
第一节 投资组合理论（I）
第二节 投资组合理论（II）
第三节 分散风险
第四节 投资组合选择
第五节 考虑资本市场后的效率前缘
第六节 资本资产定价理论
第七节 套利定价理论

chapter6 股票投资分析
第一节 股票定义
第二节 股票评价
第三节 成长模式评价模式
第四节 特别股评价
第五节 认股权证评价

chapter7 债券投资分析
第一节 债券特性
第二节 固定收益证券的投资风险
第三节 固定收益证券的报酬
第四节 债券评价
第五节 利率期间结构
第六节 存续期间及其应用
第七节 决定存续期间因素

chapter8 选择权评价及其应用
第一节 选择权的发展及应用
第二节 选择权简介
第三节 选择权的特性及简述
第四节 选择权操作策略及功能

chapter9 基本财务管理报表分析
第一节 认识财务管理
第二节 财务管理的企业角色
第三节 财务比率

chapter10 统计金融模型
第一节 回归分析
第二节 罗吉斯回归分析
第三节 类神经网路模型
第四节 时间序列模型
第五节 转换函数模式
第六节 ARCH、GARCH 模型
第七节 资本资产定价模型

chapter11 新巴塞尔资本协定
第一节 新版巴塞尔协定
第二节 新巴塞尔协定与金融风险控管
第三节 新巴塞尔协定是台湾金融业挑战

PART II　资料採矿理论介绍

chapter12 资料採矿理论及简介
第一节 何谓Data Mining?
第二节 资料採矿建模的标准CRISP-DM
第三节 资料採矿与其他相关领域的关系

chapter13 商业智慧理论及简介
第一节 商业智慧
第二节 商业智慧之实施流程
第三节 SQL Server 2005 成功案例

chapter14 资料採矿应用案例
第一节 资料採矿在银行业应用
第二节 资料採矿— 实际案例应用介绍

PART III　资料採矿案例演练
PART IV　资料採矿案例演练（R）
PART V　资料採矿案例演练（Excel）

序

　　根据国际知名谘询公司麦肯钖的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，资讯技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高。具体到行业内每家公司的数据量来看，资讯、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。而以中国为例，金融业大数据的投资规模为第三名，占据了17.5%，由此可看出，无论企业的规模大小及历史长短，大数据已全面性地走入了各行各业。而根据研究机构国际数据资讯（International Data Corporation, IDC）研究指出，全球资料量正以每年50%的速度成长，其中，又有近90% 的数据是近两年才出现的，可以看出未来的大数据金融业是一座藏金矿，正等着企业去挖掘、利用，并做出决策。

　　金融业在大数据上已有许多的应用，举例来说，透过使用者在网路上的购物行为，能够结合自身的平台及业务，为使用者提供信贷业务；又或是透过企业的产业、销售、财务等情况量化企业的信用额度，并结合大数据做风险评估；也能应用大数据的挖掘，针对人的基本资讯及交易历史预防与管理诈欺等金融犯罪的行为。

　　相对于其他资料库系统或资料採矿软体，微软的资料库系统 Microsoft SQL Server可为使用者的关键任务应用程式提供突破性的效能、可用性及管理性。SQL Server 亦针对线上交易处理（OLTP）和资料仓储提供了内建于合新资料库的记忆体中（In-Memory）新功能，填补现有记忆体中资料仓储和商业智慧的功能，尤其在金融领域的应用更是有其长处；处理资料量大且快速同时迅速建立大数据模型。借助这些功能，更能提供企业再处理商业智慧方案的性能与效率。然而要如何充分发挥Microsoft SQL Server 及应用在现实案例中，则需要一定的专业知识和学习过程。针对业界实务上的需求，我们编写了这本书，以期在金融实务应用和理论方法之间搭建一座桥梁，让读者迅速掌握现在商业智慧的主要内容及其分析技术与技巧。

评分☆☆☆☆☆

閱讀《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》的過程，就像是收到了一份來自經驗豐富的金融數據專家的「武林秘笈」，而且這本秘笈非常接地氣，沒有那些讓人望而生畏的數學公式堆疊。我平常的工作主要是在證券公司做一些基礎的市場分析，雖然每天都會接觸到各種財經新聞和市場數據，但總覺得自己只是在「看熱鬧」，而無法真正「洞悉門道」。過去也曾嘗試閱讀一些關於計量經濟學或統計學的書籍，但往往因為缺乏實際操作的範例，而讓我覺得紙上談兵，難以將理論與實務結合。這本書最吸引我的地方，就是它將理論知識，透過Excel和R這兩套實用工具，轉化為具體的、可執行的分析步驟。 書中探討的「交易策略回測」單元，對我來說尤其具有啟發性。我一直對如何科學地驗證一個交易策略的有效性感到困惑。過去我可能只能憑感覺，或者做一些非常粗糙的歷史數據比對。但這本書詳細地介紹了如何利用R來模擬一個交易策略的執行過程，並且計算出各種重要的績效指標，例如夏普比率、最大回撤、年化報酬率等等。更重要的是，它還教你如何去解讀這些指標，理解它們背後代表的風險和收益。透過書中的範例，我發現原來過去許多我認為「有效」的交易想法，在經過嚴謹的回測後，可能存在著嚴重的缺陷。這讓我對量化交易有了更理性、更務實的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的感受，就是它打破了我對於「金融資料分析」的刻板印象，以為這是一門只有頂尖學術研究者或是金融工程師才能掌握的學問。我之前總覺得，要進行有意義的金融資料分析，必須要有深厚的數學功底，以及非常複雜的程式語言能力。但這本書的作者，非常巧妙地將複雜的概念，分解成一個個易於理解的步驟，並且透過Excel和R這兩套工具，讓任何有一定Excel基礎的讀者，都能夠輕鬆入門。我本身是個保險業務員，每天的工作就是跟客戶溝通、了解他們的保險需求，並提供適合的建議。雖然我的工作不直接涉及金融數據分析，但了解一些基本的金融市場脈動、以及如何從數據中解讀潛在的趨勢，對於提升我的專業判斷和客戶溝通能力，非常有幫助。 書中關於「資產配置優化」的章節，讓我大開眼界。作者利用R語言，示範如何透過蒙地卡羅模擬，找出最適合不同風險偏好的投資組合。這對我來說，簡直就像是為客戶量身打造「投資健檢」的工具。過去我只能根據一些簡單的風險等級建議，現在我可以藉由書中的方法，更具體地分析不同資產類別的歷史表現、相關性，以及在不同市場情境下的潛在波動。這讓我對如何更科學地為客戶規劃資產，有了全新的理解。即使我不會直接寫R程式碼，光是理解書中邏輯和範例，也能讓我在和客戶溝通時，更有底氣，也能提供更專業的分析。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，心裡是帶著一點忐忑的。我是一個在傳統金融機構工作的基層員工，每天的工作內容主要是處理大量的報銷單據、進行帳務核對，以及協助主管整理日常報表。過去我也聽說過「大數據」、「金融科技」這些時髦的詞彙，但總覺得離我的工作很遙遠。Excel對我來說，已經是我的「戰友」，但每當遇到一些需要大量數據處理和分析的任務時，總會感到力不從心，常常需要花費很多時間，而且很容易出錯。這本書的標題《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》，讓我眼睛一亮，尤其是「實例演練」這四個字，讓我感覺這不是一本純理論的學術著作，而是真的能夠幫助我解決實際問題。 最讓我驚喜的是，書中對於「異常值檢測與處理」的章節。在我日常工作中，經常會遇到一些數據出現明顯的錯誤或是不合理的數值，過去我只能憑經驗去判斷，或者直接忽略。但書中透過Excel的函數和R的套件，演示了如何系統性地找出這些異常值，並且有不同的處理方法（例如替換、移除等）。這不僅提高了數據的準確性，也減少了後期分析出錯的可能性。光是學會了這個部分，我就覺得這本書的價值已經遠遠超過書本的價格了。我可以用這些方法，讓我的日常報表工作變得更有效率，也更可靠。

评分☆☆☆☆☆

這本書的第二大部分，開始將目光投向R語言，這部分是我最期待也最感到震撼的部分。坦白說，我之前聽過R語言，也知道它在數據科學領域非常強大，但我總覺得它門檻很高，需要花很多時間去學習語法和相關套件。但這本書的神奇之處就在於，它把R語言的學習過程，巧妙地融入到實際的金融資料採礦任務中。書中並沒有把R語言當成一個獨立的學科來教，而是以「解決金融問題」為導向，讓你理解為什麼需要R，以及R如何比Excel更有效率地處理龐大的數據和進行複雜的分析。例如，在「信用風險評估」的章節，作者示範如何使用R來建立一個簡單的羅吉斯迴歸模型，預測客戶的違約機率。過去我可能只能靠人工去檢查一大堆的表格，或者只能做一些非常基礎的分組比較。 但有了R，我能做的分析層次完全不同。書中對於如何讀取數據、如何進行變數篩選、如何解讀模型輸出的係數和p值，都有非常詳細的說明。而且，它還會示範如何利用R的套件來生成專業的報告和圖表，這對我們這種需要向主管匯報工作的人來說，簡直是福音。最讓我驚喜的是，書中對於各種常見的金融數據（像是歷史股價、財報數據、交易紀錄等）在R中該如何讀取和初步處理，都提供了清晰的程式碼範例。這讓我不再害怕從頭開始寫程式碼，而是可以借鑒書中的範例，快速地搭建起自己的分析框架。我可以想像，未來在處理更大量的歷史數據，或者需要進行更精細的量化模型時，R絕對會成為我不可或缺的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这种还在跟Excel奮鬥、卻對金融數據的潛力感到好奇的台灣讀者量身打造的！我平常就在金融業打滾，每天接觸大量的報表和數字，但總覺得這些數字背後藏著許多可以被挖掘的寶藏，只是苦無工具和方法。過去也嘗試過看一些進階的Excel技巧，但往往太過理論化，或是需要撰寫非常複雜的函數，實際操作起來常常卡住，或者需要花費比預期多得多的時間才能完成。每次看到國外有些很炫的數據分析範例，都覺得遙不可及，只能羨慕。這本書的出現，就像是一盞明燈，它不只是告訴你「怎麼做」，更重要的是「為什麼要這麼做」，並且用非常貼近我們日常工作情境的例子，一步一步引導。 我最喜歡的地方是，它並沒有直接跳到複雜的R語言，而是先從我們最熟悉的Excel入手，將金融資料採礦的概念，用Excel裡大家都會使用的函數和工具來呈現。這讓我這種原本對程式碼感到卻步的人，也能夠快速上手，並且實際看到數據轉化為有意義資訊的過程。書中對於資料清理、整理、轉換的步驟，以及如何運用Excel的樞紐分析、圖表製作來進行初步的探索，都講得非常透徹。我記得我剛拿到書的時候，就迫不及待地翻到關於「市場趨勢分析」的章節，書中用一個實際的股票市場數據，一步步展示如何找出短期和長期的趨勢線，以及如何利用這些線索來判斷潛在的買賣點。光是看著書中的步驟操作，我就發現自己過去在Excel裡做這些事情有多麼的費時又容易出錯。

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，是一場「知識的解放」。我是一位在金融市場打滾多年的投資人，過去主要憑藉著經驗和直覺進行投資決策。雖然也曾接觸過一些技術分析的書籍，但總覺得方法論過於單一，而且很多時候，市場的變動難以用單一指標來解釋。這本書讓我看到了，如何利用R和Excel這兩套強大的工具，去更全面、更深入地分析市場數據。它讓我從一個「使用者」變成一個「分析者」。 書中關於「風險分散與資產組合的建構」部分，對我來說價值連城。作者不僅僅是教你如何計算風險，更是教你如何利用數據來優化你的資產組合，以達到最佳的風險報酬比。他透過R語言的模擬，向我展示了不同資產類別在不同市場環境下的表現，以及如何根據自己的風險承受能力來建構最適合的投資組合。這讓我對自己的投資策略有了更科學、更理性的檢視。我現在更有信心，能夠在變幻莫測的金融市場中，做出更明智的投資決策。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為台灣讀者量身打造的金融資料採礦入門指南。我之前在大學唸的是商管學系，雖然接觸過一些統計學和Excel，但總覺得離實際的金融操作有一段距離。這本書巧妙地將理論與實務結合，用我們熟悉的Excel作為起點，逐步引導我們進入R語言的世界，完成各種金融資料採礦的任務。我最喜歡的章節是關於「詐欺偵測」的探討。在我的工作中，雖然不是直接處理金融詐欺，但了解如何從數據中找出異常行為，對於風險控管非常有啟發性。 書中利用Excel的視覺化工具，可以初步篩選出一些可疑的交易模式，而R語言則能建立更複雜的模型來識別潛在的詐欺行為。作者詳細地解釋了為什麼某些數據模式可能預示著詐欺，以及如何選擇合適的演算法。這讓我對數據安全和風險管理有了更深入的了解。即使我不是專門的數據科學家，但透過書中的引導，我能理解這些技術背後的原理，並在我的工作中應用一些基礎的方法來提升風險意識。這本書不僅讓我學到了技術，更讓我對數據的潛力有了全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書對我最大的貢獻，就是它讓我看到了金融數據分析的「可能性」。我過去在一家中小型貿易公司擔任會計，日常工作就是處理進出口報價、製作進銷存報表，以及進行基本的財務分析。我總覺得，我的工作比較偏向「記錄」和「彙報」，而不是「預測」和「決策」。Excel對我來說，主要就是用來做報表和簡單的計算。但這本書的出現，讓我了解到，即使是在貿易行業，龐大的交易數據、客戶資料、以及市場行情，都蘊藏著巨大的商業價值，只是我們過去沒有工具和方法去挖掘。書中的「客戶行為分析」和「銷售預測」的章節，對我來說非常有啟發性。 我仔細研究了書中如何利用Excel來進行客戶分群，以及如何將這些分群結果應用到銷售策略的制定上。更讓我印象深刻的是，作者還引導讀者如何利用R語言來建立一個簡單的銷售預測模型。雖然我平常不寫程式，但書中提供的程式碼範例，搭配作者詳細的解釋，讓我可以理解整個模型的邏輯和運作方式。我發現，原來透過這些數據分析，我們可以更精準地預測未來的銷售狀況，進而更有效地規劃庫存、人力和行銷資源。這讓我對數據分析在商業決策中的應用，有了全新的認識，也讓我對自己的工作有了更廣闊的想像空間。

评分☆☆☆☆☆

這本《金融資料採礦：R及Excel 實例演練》真的是一本讓人「眼睛一亮」的書。我本身是個社會新鮮人，剛進入金融業，對於很多專業術語和分析方法都還在摸索階段。過去在學校雖然學過一些統計學和基礎的Excel操作，但總是覺得這些知識離實際的金融工作有些距離，不知道該如何應用。這本書最棒的地方，就是它用非常貼近實際工作情境的例子，一步一步教你如何將數據轉化為有價值的資訊。它沒有一開始就丟給你一堆複雜的數學公式，而是從我們最熟悉的Excel開始，讓你先建立對金融數據分析的基本概念和信心。 書中關於「市場情緒分析」的章節，對我來說尤其吸引人。作者展示了如何利用Excel來蒐集和整理網路上的金融新聞和社群媒體訊息，並且透過一些關鍵字和情緒詞彙來初步判斷市場的整體情緒。這讓我聯想到，在實際工作中，我們常常需要參考各種市場消息來做判斷，但過去都是憑感覺，現在有了書中的方法，我可以更系統性地去分析這些資訊，並且量化市場情緒的變化。即使我還沒開始深入學習R語言，但光是透過Excel就能做到這些，已經讓我感到非常有成就感。這本書讓我對金融數據分析，不再感到遙不可及，而是充滿了學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，最大的價值在於它打破了「工具有多厲害」的迷思，而是強調「如何運用工具」。我之前在一家顧問公司工作，主要負責為客戶提供市場研究和策略建議。我們公司內部雖然有一些數據分析的工具，但我總覺得自己只是在「使用」工具，而不太理解背後的原理，也很難根據客戶的需求，去客製化分析方法。這本書從Excel和R兩個不同層次的工具入手，詳細地講解了資料採礦的各個環節，從資料的獲取、清洗、整理，到模型的建立、評估和應用。這讓我對整個資料採礦的流程有了更清晰的認識。 書中關於「時間序列預測」的部分，對我來說非常有實用價值。我過去常常需要預測一些市場趨勢或銷售數字，但總是只能做一些簡單的線性外推，結果往往不盡人意。這本書詳細介紹了ARIMA模型等時間序列分析方法，並且展示了如何利用R來實現。作者的講解非常細緻，從模型的假設、參數的選擇，到結果的解讀，都一步步帶領讀者完成。我發現，原來過去許多我以為是「隨機波動」的數據，其實都存在著一定的規律，只是我們過去沒有發現。這讓我對未來的數據分析工作，充滿了信心。